卷积神经网络是深度学习中用于图像识别、视频分析等任务的核心模型，因其对空间层次特征的高效提取能力而广受关注。以下是其核心要点👇
1. CNN 基本原理
- 卷积层：通过滤波器（kernel）滑动扫描输入数据，提取局部特征（如边缘、纹理）
- 激活函数：常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，增强模型表达能力
- 池化层：通过最大池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度，提升鲁棒性
- 全连接层：最终将特征映射到分类结果，实现输出预测
2. 应用场景
- 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 目标检测（YOLO、SSD等算法）
- 图像分割（U-Net架构）
- 视频分析（时空特征提取）
3. 扩展阅读
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