CNN在图像识别中是如何利用卷积层和全连接层进行特征提取和分类的？

CNN（卷积神经网络）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，尤其在图像识别任务中表现出色。卷积层是CNN的核心组件，它的主要作用是提取输入图像的局部特征。通过卷积运算，卷积核（滤波器）在图像上滑动，并对覆盖的区域进行点乘求和操作，生成特征图（feature map）。每个卷积核能够响应到输入图像中的某种特定模式，比如边缘或纹理，这样可以捕捉到图像中的空间层次特征。

参考资源链接：[AICNN：人工智能领域中的卷积神经网络应用详解](https://wenku.csdn.net/doc/6774p1udb1?spm=1055.2569.3001.10343)

全连接层通常位于CNN的末端，它的作用是将卷积层提取的特征图转换为类别概率分布，从而实现分类。在卷积层提取到高级特征后，全连接层通过权重矩阵将这些特征进行线性组合，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出每个类别的概率值。全连接层的引入是对图像特征的一种整体性综合，是分类决策的基础。

在图像识别中，卷积层和全连接层共同协作，首先通过多个卷积层捕获图像中的丰富层次特征，然后经过池化层降低数据维度，减少计算量。随着网络层次的加深，特征越来越抽象，直到最后全连接层将这些抽象特征转化为对不同类别的预测。

为了更深入地了解CNN在图像识别中的工作机制，推荐阅读《AICNN：人工智能领域中的卷积神经网络应用详解》。该书详细解释了CNN的结构组成，包括卷积层和全连接层的原理及其在不同图像识别任务中的应用。通过对该资料的学习，你可以掌握CNN的设计理念、模型构建技巧以及优化方法，并将其应用于实际项目中。

参考资源链接：[AICNN：人工智能领域中的卷积神经网络应用详解](https://wenku.csdn.net/doc/6774p1udb1?spm=1055.2569.3001.10343)