CNN是什么

CNN全称为卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种专门用于处理图像、视频等网格结构数据的深度学习模型。它通过模拟人类视觉系统的工作原理，自动提取图像中的局部特征并逐层抽象，最终实现高效分类或识别。

CNN是什么

CNN的核心在于卷积层。该层使用可学习的滤波器对输入图像进行局部扫描，检测边缘、纹理等基础特征。例如，输入一张猫的图片，首层可能识别出耳朵轮廓或毛发走向，后续层则组合这些特征判断整体形态。这种局部感知机制大幅减少了参数数量，避免了传统神经网络的全连接计算负担。

池化层的加入进一步优化了模型性能。最大池化或平均池化操作能压缩特征图尺寸，增强模型对微小位移的鲁棒性。比如猫耳位置稍有偏移时，池化层仍能保留关键特征，确保识别稳定性。这种设计使CNN在降低计算成本的同时提升泛化能力。

经典CNN架构通常包含多个卷积-池化堆叠模块。LeNet-5最早用于手写数字识别，AlexNet则在2012年ImageNet竞赛中通过ReLU激活函数和Dropout技术突破性能瓶颈。现代模型如ResNet通过残差连接解决深层网络梯度消失问题，MobileNet利用深度可分离卷积实现移动端部署。

实际应用中，CNN已渗透到医疗影像分析、自动驾驶视觉系统、工业质检等场景。在医学领域，CNN能精准定位肿瘤区域；在自动驾驶中实时识别交通标志。其优势在于端到端学习能力——无需人工设计特征，直接从数据中挖掘规律。

当前研究聚焦于提升模型效率与可解释性。轻量化技术如模型剪枝、量化压缩推动边缘计算落地，注意力机制帮助模型聚焦关键区域。可视化工具则揭示深层网络如何构建特征层级，为优化模型结构提供依据。