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卷积神经网络，简称CNN，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，模拟人类视觉系统的工作方式。CNN通过多个层次的结构，从输入图像开始，经过卷积层提取特征，通过池化层降低维度，最后用全连接层进行分类或回归，产生最终输出。
卷积层是CNN的核心组件，负责特征提取。它使用小的卷积核在输入图像上滑动，计算局部区域的加权和。例如，一个3×3的卷积核在5×5的输入图像上滑动，可以生成3×3的特征图。卷积操作能够检测边缘、纹理等局部特征，同时通过参数共享大大减少了网络的参数数量。
池化层是CNN中的重要组件，主要用于降维和特征选择。它通过在特征图上滑动固定大小的窗口，选择窗口内的最大值或平均值来生成新的特征图。例如，使用2×2的最大池化窗口处理4×4的特征图，可以得到2×2的输出。池化操作不仅减少了参数数量和计算量，还增强了网络对输入变化的鲁棒性。
全连接层是CNN的最后阶段，负责将提取的特征映射到最终的分类结果。首先，多维的特征图被展平成一维向量，然后通过全连接层学习特征之间的全局关系。最后，使用softmax等激活函数将输出转换为概率分布，表示输入属于各个类别的可能性。例如，在图像分类中，网络可能输出猫的概率为0.8，狗的概率为0.15，鸟的概率为0.05。
卷积神经网络在现代人工智能中有着广泛的应用。在图像识别领域，CNN能够准确识别物体和场景；在自动驾驶中，它帮助车辆理解道路环境；在医学诊断中，CNN协助医生分析医学影像；在人脸识别系统中，它实现了高精度的身份验证。CNN的核心优势包括参数共享机制大大减少了计算量，平移不变性使网络对图像位置变化具有鲁棒性，而层次化的特征提取能力让网络从简单边缘到复杂模式逐步学习。