CNN卷积神经网络结构图

CNN卷积神经网络是一种在深度学习领域广泛应用的层级模型结构，专为处理具有类似网格结构的数据而设计，如图像数据。该模型一般包含以下几个关键层： 1. 卷积层（Convolutional layer）：通过不同大小的滤波器（卷积核）提取图片的局部特征，每个滤波器都能够捕捉图像中的不同特征。 2. 激活层（Activation layer）：常以ReLU函数应用于卷积层之后，用来引入非线性，提高模型的非线性拟合能力。 3. 池化层（Pooling layer）：主要是减少数据的空间尺寸以降低计算量及防止过拟合，常见形式有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 4. 全连接层（Fully connected layer）：在卷积神经网络的末端，利用接收到的高级特征进行分类或回归，其行为与传统神经网络中的层类似。 5. 输出层：最后一层通常为Softmax（分类任务）或线性层（回归任务），用以输出最终预测结果。 CNN被广泛用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域，并在图像分类任务中表现出色，如在著名的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中频频获奖。它有效地解决了传统机器学习方法在图像处理时遇到的困难，如参数量巨大，对小样本学习不足等问题。