卷积神经网络（CNN）模型架构详解 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是深度学习中用于图像识别的主流架构，其核心思想通过局部感知和权值共享提取空间特征。以下是其典型结构：

1. 核心组件解析

• 卷积层(Convolutional Layer)
  使用滤波器（kernel）扫描输入数据，生成特征图（Feature Map）。

  

• 激活函数(Activation Function)
  常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，提升模型表达能力

  

• 池化层(Pooling Layer)
  通过最大池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度，保留关键特征

  

• 全连接层(Fully Connected Layer)
  最终将特征图展平并接入全连接网络，输出分类结果

  

2. 典型架构流程

1. 输入层接收图像数据
2. 卷积层提取局部特征
3. 激活函数增强非线性表达
4. 池化层进行特征降维
5. 多层堆叠形成深度结构
6. 全连接层输出最终预测

3. 应用场景

• 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 目标检测（如YOLO算法）
• 图像分割（如U-Net架构）
• 特征提取（如预训练模型迁移学习）

4. 学习资源

• 深度学习基础概念
• CNN在计算机视觉中的应用
• PyTorch实现CNN教程

5. 拓展思考

• 如何设计卷积核尺寸与步长？
• 池化层对模型性能的影响？
• 现代CNN的改进方向（如残差网络、Transformer融合）？