什么是卷积神经网络（CNN）？它在计算机视觉中的应用是什么？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。 CNN的核心思想是通过卷积操作和池化操作来提取输入数据的特征，并通过这些特征进行分类、识别或回归等任务。

基本原理

• 卷积层（Convolutional Layer）：卷积操作是CNN中的核心部分。它使用一个卷积核（filter）在输入数据上滑动，将卷积核与输入数据的局部区域进行对应元素相乘并求和，生成输出特征图。这一操作能够提取出输入数据的局部特征。

• 激活函数（Activation Function）：通常在卷积层之后会添加一个非线性的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性，增强网络的表达能力。

• 池化层（Pooling Layer）：池化操作用于减小特征图的尺寸并保留其重要信息，常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）等。

• 全连接层（Fully Connected Layer）：在卷积层和池化层之后，通常会连接一个或多个全连接层，用于将特征图展平并连接到输出层，以进行最终的分类或回归。

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