卷积神经网络 (CNN)

概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习架构，特别适用于图像识别和计算机视觉任务。

主要特点

• 局部连接：每个神经元只与输入数据的局部区域连接
• 权重共享：同一卷积核在整个输入上共享权重
• 池化操作：通过下采样减少数据维度，提高计算效率

基本结构

1. 卷积层 (Convolutional Layer)

• 使用卷积核提取局部特征
• 通过滑动窗口操作生成特征图

2. 激活函数 (Activation Function)

• 常用ReLU、Sigmoid、Tanh等
• 引入非线性变换

3. 池化层 (Pooling Layer)

• 最大池化、平均池化等
• 降低特征维度，增强平移不变性

4. 全连接层 (Fully Connected Layer)

• 将特征图展平后进行分类或回归

应用领域

• 图像分类
• 目标检测
• 图像分割
• 人脸识别
• 医学影像分析