cnn卷积神经网络框架图

### CNN卷积神经网络架构图

CNN（Convolutional Neural Network）是一种专门用于处理具有网格状拓扑数据的神经网络，最常应用于图像识别领域。LeNet架构作为最早的CNN之一，由Yann LeCun创建，展示了典型的CNN配置和工作原理[^1]。

#### 典型的CNN架构组成如下：

- **输入层**：接收原始像素值的数据集。

- **卷积层(Convolution Layer)**：通过应用多个滤波器来扫描整个输入矩阵的不同部分，生成特征映射(feature map)，这些映射捕捉到了局部的空间模式，比如边缘或纹理等特性。

- **激活函数(Activation Function)**：通常紧跟在每一个卷积操作之后，引入非线性因素使模型更加灵活强大；常用的有ReLU(Rectified Linear Unit)。

- **池化层(Pooling Layer)**：Max Pooling是最常见的形式，它通过对相邻区域取最大值得到降采样的效果，不仅减少了计算量还增强了平移不变性。

- **全连接层(Fully Connected Layers)**：最后几层往往是标准的人工神经元组成的密集连接层，在此之前可能还会加入Dropout防止过拟合现象发生。最终输出经过Softmax转换成概率分布表示各类别的可能性大小[^2]。

下面是一个简化版的LeNet架构示意图：

Input Image -> Convolution + ReLU -> MaxPooling ->
              Convolution + ReLU -> MaxPooling ->
              FullyConnected + ReLU -> FullyConnected +
              Softmax Output

该结构有效地实现了从低级视觉特征向高级语义概念逐步抽象的过程，并且由于权重共享机制的存在大大降低了参数数量，提高了泛化能力。