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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，能够自动学习和识别图像中的特征。CNN的结构包含多个层次，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，最终输出识别结果。
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，每次移动都计算卷积核与对应区域的点积。这个过程能够提取图像的局部特征，比如边缘、角点等。不同的卷积核可以检测不同类型的特征，通过多个卷积核的组合，网络能够学习到丰富的特征表示。
池化层是CNN中的重要组件，主要作用是降维和特征选择。最大池化选择池化窗口内的最大值，能够保留最显著的特征；平均池化则计算窗口内的平均值，提供更平滑的特征表示。池化操作不仅减少了参数数量，还增强了模型对位置变化的鲁棒性，是CNN实现平移不变性的关键机制。
这是一个典型的CNN架构示例。从输入的32×32×3彩色图像开始，经过第一个卷积层提取特征得到28×28×6的特征图，然后通过池化层降维到14×14×6。接着第二个卷积层进一步提取特征，再次池化后得到5×5×16的特征图。最后通过全连接层将特征映射到最终的分类结果。这种层次化的特征提取是CNN强大识别能力的关键。
CNN的应用领域非常广泛，已经深入到我们生活的方方面面。在图像分类方面，CNN能够准确识别照片中的物体；在目标检测中，它可以定位并识别图像中的多个目标；人脸识别技术让手机解锁和安防监控成为可能；在医学领域，CNN帮助医生分析X光片和CT扫描；自动驾驶汽车使用CNN识别道路标志和行人；甚至在艺术创作中，CNN也能生成逼真的图像。这些应用展示了CNN强大的特征学习能力和广阔的发展前景。