卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简介

卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度学习模型，通过模仿生物视觉机制实现特征提取与模式识别。以下是关键知识点👇

核心结构

1. 卷积层
   使用滤波器（kernel）滑动扫描输入数据，提取局部特征

   

2. 激活函数
   常用ReLU（Rectified Linear Unit）增强非线性表达能力

   

3. 池化层
   通过最大值池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度

   

4. 全连接层
   最终分类阶段，将特征映射到具体类别输出

应用场景

• 🖼️ 图像识别（如MNIST手写数字分类）
• 📷 目标检测（YOLO、ResNet等模型）
• 🎥 视频分析（动作识别与帧特征提取）
• 🧠 自然语言处理（文本分类的1D卷积应用）

优势特点

✅ 自动提取空间层次特征
✅ 参数共享减少计算量
✅ 局部感受野提升模型效率
✅ 在计算机视觉领域表现卓越

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