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卷积神经网络是一种专门设计用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。它在计算机视觉领域最为成功，核心特点包括局部感受野和权重共享。CNN能够进行层次化特征提取，从简单的边缘检测到复杂的物体识别。
卷积操作是CNN的核心机制。卷积核在输入数据上滑动，与对应位置的元素逐个相乘后求和，生成特征图。这个过程能够检测输入数据中的局部特征模式，比如边缘、纹理等。常用的卷积核大小为3乘3或5乘5。
典型的CNN网络结构包含多个层次。首先是卷积层进行特征提取，然后是激活函数引入非线性，接着是池化层进行降维压缩，最后是全连接层进行分类决策。这种层次化设计使得网络能够从浅层的简单特征逐步学习到深层的复杂特征。
池化层是CNN中的重要组件，主要功能是降采样。它能够减少数据维度和计算量，增强网络的平移不变性，并有助于防止过拟合。常用的池化方法包括最大池化和平均池化。最大池化选取局部区域的最大值，能够保留最显著的特征。
卷积神经网络在众多领域都有广泛应用。在图像识别与分类、目标检测、人脸识别、医学影像分析、自动驾驶以及图像生成等方面都取得了突破性进展。CNN的出现革命性地推动了计算机视觉技术的发展，使得机器能够像人类一样理解和处理视觉信息。