卷积神经网络（CNN）详解 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中专门处理网格状数据（如图像、视频）的高效模型。其核心思想通过局部感知和参数共享，提取数据的空间层次特征。

核心原理 ✨

1. 卷积操作
   使用滤波器（kernel）在输入数据上滑动，提取局部特征。例如：

   

2. 激活函数
   常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，增强模型表达能力。

3. 池化层
   通过最大池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling）降低数据维度，保留关键信息。

   

网络结构 🏗️

• 输入层：接收原始图像数据
• 卷积层：多组滤波器提取特征
• 池化层：压缩特征图尺寸
• 全连接层：最终分类决策

应用场景 🌍

• 图像识别：如手写数字识别（MNIST）
• 物体检测：YOLO、Faster R-CNN 等算法
• 图像生成：GANs 中的生成网络部分

扩展阅读 🔍

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