卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中用于图像处理的经典架构，因其在特征提取和模式识别方面的卓越表现，广泛应用于计算机视觉领域。以下是关于CNN的核心内容：
📌 基本概念
CNN通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，自动学习图像的局部特征（如边缘、纹理）和全局特征（如物体形状）。
- 🧩 卷积层：使用滤波器（kernel）扫描图像，提取特征
- 📌 池化层：降低数据维度，增强平移不变性（如MAX Pooling）
- 🧩 全连接层：最终分类决策，将特征映射到具体类别
📊 典型应用场景
- 👁️ 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 🎨 目标检测（如YOLO、ResNet）
- 📷 图像生成（如GANs中的生成器网络）
- 🧪 医疗影像分析（如CT扫描肿瘤检测）
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