深度学习通过多层神经网络自动提取图像特征，其核心原理可概括为以下步骤：
卷积层
使用滤波器（kernel）扫描图像，提取局部特征（如边缘、纹理）激活函数
通过ReLU、Sigmoid等函数引入非线性，增强模型表达能力
📌 关键点：非线性激活是深度学习突破传统方法的核心池化层
降维操作（如Max Pooling）保留重要特征并减少计算量全连接层
将提取的特征映射到分类结果，最终输出识别结果
📈 效果：通过大量数据训练，模型可自动学习复杂模式
技术延伸
- 损失函数：交叉熵（Cross-Entropy）用于衡量预测与真实标签的差异
- 优化算法：反向传播（Backpropagation）配合梯度下降（Gradient Descent）持续调整参数
- 应用场景：人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等
如需深入了解卷积神经网络的实现细节，可访问：
卷积神经网络教程