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、目标检测等任务。其核心思想通过卷积层提取局部特征，结合池化层降低数据维度，最终利用全连接层实现分类或回归。

核心组成部分 📌

  1. 卷积层

    • 通过卷积核（滤波器）滑动扫描输入数据
    • 生成特征图（Feature Map），捕捉空间层次特征
    • 常见激活函数：ReLU、Leaky ReLU
    卷积层_示意图

  2. 池化层

    • 采用最大值池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling）
    • 缩小特征图尺寸，增强平移不变性
    • 保留重要特征的同时减少计算量
    池化操作_示意图

  3. 全连接层

    • 将卷积层提取的特征映射到分类标签
    • 通过Softmax或Sigmoid函数输出概率分布
    • 决定最终的预测结果

应用场景 🌍

  • 图像分类：如MNIST手写数字识别、CIFAR-10数据集分析
  • 目标检测：结合RPN（Region Proposal Network）实现多目标定位
  • 图像生成：通过反卷积层（Deconvolution Layer）重构图像
  • 自然语言处理：用于文本分类或序列建模（如CNNText）

扩展阅读 🔍

如需深入了解卷积层的数学原理，可参考：
/deep_learning_basics/theory/convolution_layer

或探索CNN在计算机视觉中的实际应用案例：
/deep_learning_basics/application/cnn_use_cases

图片关键词推荐 📷

  • 卷积核_结构
  • 特征图_生成过程
  • 池化层_实现方式
  • CNN_整体架构图

📌 提示：CNN的训练依赖反向传播算法，需注意梯度消失问题。可通过引入残差连接（Residual Connection）或批量归一化（Batch Normalization）优化性能。