卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理图像识别和分类任务。它由一系列的卷积层、池化层和全连接层组成，能够有效地提取图像中的空间特征。在CNN中，每个卷积层都会对输入图像执行卷积操作，提取图像的不同局部特征，并将这些特征传递给下一个卷积层。池化层则会对卷积层的输出进行下采样，减少特征图的大小，从而降低计算复杂度。最后，全连接层将各个特征融合，实现图像的分类和识别。CNN在许多领域都有着广泛的应用，如自动驾驶、医疗诊断、安防监控等。