什么是卷积神经网络？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像）设计的深度学习模型。其核心思想是通过卷积层提取局部特征，结合池化层降低维度，最终通过全连接层实现分类或回归。
🎯 关键特性:
- 局部感受野：自动捕捉图像局部特征
- 权重共享：减少参数数量，提升效率
- 空间层次结构：通过多层抽象提取高级特征
CNN核心结构解析
卷积层
使用滤波器（kernel）滑动扫描输入数据，生成特征图（feature map）。池化层
常见的有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），用于降维和增强平移不变性。全连接层
将特征图展平后接入全连接网络，完成最终的分类任务。
实战应用案例
- 🖼️ 图像分类：如MNIST手写数字识别、CIFAR-10物体分类
- 🎯 目标检测：YOLO、SSD等算法基于CNN实现
- 🧱 图像分割：U-Net网络用于医学影像分析
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学习资源推荐
- CNN原理图解：交互式可视化教程
- PyTorch CNN示例: 官方代码演示
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💡 小贴士：理解卷积操作时，可尝试用"卷积核_示意图"关键词查看不同滤波器效果对比。