什么是CNN？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中用于图像识别的核心架构。通过模仿生物视觉机制，CNN能自动提取图像特征，广泛应用于人脸识别、物体检测等领域。
CNN的核心结构
卷积层
✅ 使用滤波器（kernel）扫描图像，提取局部特征激活函数
✅ 引入非线性特性，常用ReLU（Rectified Linear Unit）池化层
✅ 降低数据维度，保留重要特征（如Max Pooling）全连接层
✅ 将特征映射到分类结果，最终输出预测值
实际应用场景
- 📸 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 🧩 物体检测与定位
- 🎨 图像生成与风格迁移
- 📊 医疗影像分析（如X光片诊断）
扩展学习
如需深入了解CNN的数学原理，可参考：
卷积神经网络数学基础
或探索其在自然语言处理中的创新应用：
CNN与NLP的结合
小贴士
📌 CNN的优势在于参数共享与局部感知，显著减少计算量
📌 通过调整滤波器尺寸和数量，可控制模型复杂度
📌 实战推荐：尝试用TensorFlow/Keras构建简单图像分类器