卷积神经网络（CNN）详解

卷积神经网络是深度学习领域的重要模型，广泛应用于图像识别、目标检测和计算机视觉任务。其核心思想是通过卷积层提取局部特征，再通过池化层降低数据维度，最终结合全连接层实现分类或回归。

核心结构

1. 卷积层 🧠

   • 使用滤波器（kernel）扫描输入数据
   • 通过矩阵运算提取空间特征
   

2. 池化层 📏

   • 常见操作：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）
   • 作用：减少参数数量，增强平移不变性
   

3. 全连接层 🔗

   • 将特征图展平后接入全连接网络
   • 实现最终的分类决策
   

实际应用

• 图像分类：如MNIST手写数字识别
• 目标检测：YOLO、Faster R-CNN等算法
• 图像生成：GANs中的卷积操作
• 自然语言处理：1D卷积用于文本特征提取

扩展学习

如需深入了解CNN实现细节，可参考：
深度学习基础教程

📌 提示：CNN的性能依赖于滤波器设计和激活函数选择，建议结合实践加深理解！