卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域的重要模型，广泛应用于图像识别、视频分析等任务。其核心思想通过模拟人眼视觉机制，提取数据的局部特征，从而实现高效的学习与推理。
核心概念 📌
- 卷积操作：利用卷积核（Convolutional Kernel）在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和
- 激活函数：引入非线性变换（如ReLU）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
- 全连接层：最终阶段将特征图转化为分类结果
工作原理 🔍
- 输入图像通过卷积层提取特征
- 经过激活函数增强非线性能力
- 池化层进行降维与空间不变性处理
- 多层堆叠提升特征抽象层次
- 全连接层输出最终预测结果
应用领域 🌍
- 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中的生成网络部分
- 视频分析：时空卷积网络（STCN）扩展
如需进一步学习CNN的实践应用，可访问 /community/tutorials/cnn_practice 查看代码示例与实验教程 📚