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卷积神经网络，简称CNN，是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。它模拟生物视觉皮层的工作方式，能够自动提取层次化特征，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。CNN的核心思想是使用卷积操作，通过滤波器在输入数据上滑动，提取局部特征并生成特征图。
CNN通常由四种主要的层组成。首先是卷积层，使用可学习的滤波器对输入进行卷积运算，提取局部特征。接着是激活函数，通常使用ReLU函数引入非线性。然后是池化层，对特征图进行降采样，减少参数数量并增强鲁棒性。最后是全连接层，将提取的特征映射到最终的输出结果。
卷积操作是CNN的核心。滤波器在输入矩阵上滑动，每次覆盖一个局部区域，将对应元素相乘后求和，得到输出特征图的一个值。通过参数共享，同一个滤波器可以检测输入中所有位置的相同特征模式。局部连接使得每个神经元只关注输入的一小部分区域，大大减少了参数数量。
池化层是CNN中的重要组件，主要作用是降低特征图的空间尺寸，减少计算量和参数数量，同时增强模型对特征位置变化的鲁棒性。最大池化取局部区域的最大值，平均池化取平均值。通过多层卷积和池化的交替使用，CNN能够提取从低级的边缘特征到高级的语义特征的层次化表示。
总结一下，卷积神经网络是深度学习中的重要模型。它通过卷积操作自动提取图像的层次化特征，利用参数共享和局部连接减少参数数量，通过多种层的协同工作，从低级边缘特征逐步提取到高级语义特征，在图像识别、目标检测等计算机视觉任务中发挥着重要作用。