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卷积神经网络是深度学习中的重要模型，专门设计用于处理图像等网格结构数据。它通过多个层次的特征提取，从原始图像逐步学习到高级特征，最终实现图像分类、目标检测等任务。CNN的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层是CNN的核心组件，它使用一组可学习的滤波器对输入图像进行卷积操作。每个滤波器是一个小的权重矩阵，通过在图像上滑动来检测特定的局部特征。例如，一个3×3的卷积核在5×5的输入图像上进行卷积，可以产生3×3的特征图。不同的滤波器可以检测不同的特征模式，如边缘、角点或纹理。
池化层是CNN中的重要组件，主要作用是对特征图进行下采样。最常用的是最大池化，它在每个池化窗口中选择最大值作为输出。例如，使用2×2的最大池化窗口对4×4的特征图进行处理，可以得到2×2的输出。池化操作不仅减少了数据维度和计算量，还增强了模型对图像中小幅位置变化的鲁棒性。
激活函数是神经网络中的关键组件，为模型引入非线性变换能力。ReLU函数是目前最常用的激活函数，它的定义非常简单：对于正值保持不变，对于负值则置为零。相比于传统的Sigmoid和Tanh函数，ReLU函数计算简单、收敛速度快，并且有效解决了深层网络中的梯度消失问题。
卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层的组合，实现了从原始像素到高级语义特征的层次化学习。CNN在图像分类、目标检测、医学图像分析、自动驾驶等领域都有广泛应用。其强大的特征提取能力和平移不变性，使其成为计算机视觉领域最重要的深度学习模型之一。随着技术发展，CNN将继续推动人工智能在视觉理解方面的进步。