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卷积神经网络是深度学习中最重要的模型之一。它专门设计用来处理图像数据，通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动从原始像素中提取有意义的特征。CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，数据在这些层之间依次传递和处理。
卷积操作是CNN的核心机制。它使用一个小的卷积核在输入特征图上滑动，计算每个位置的加权和。卷积核就像一个特征检测器，能够识别特定的模式，比如边缘或纹理。通过参数共享，同一个卷积核可以检测整个图像中的相同特征，大大减少了需要学习的参数数量。
池化层是CNN中的重要组件，它通过下采样操作降低特征图的空间尺寸。最大池化选择局部区域中的最大值，这样既减少了计算量，又保留了最重要的特征信息。激活函数为网络引入非线性，ReLU函数因其简单有效而被广泛使用，它将负值置零，正值保持不变。
CNN通过层次化的方式提取特征，这是其强大能力的关键。在低层，网络学习检测简单的边缘和线条。随着层数加深，中层开始识别更复杂的形状和纹理模式。高层则能够识别物体的各个部件，最终在顶层形成对完整物体的理解。这种从简单到复杂的特征提取过程，使CNN能够理解图像的语义内容。
卷积神经网络在众多领域都有广泛应用。在图像分类中，CNN能够准确识别图片中的物体类别。在目标检测任务中，它不仅能识别物体，还能定位物体在图像中的位置。人脸识别、医学图像分析、自动驾驶等领域也都依赖CNN技术。随着深度学习的发展，CNN已经成为计算机视觉领域不可或缺的核心技术。