传统的卷积神经网络公式

传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。其公式可以概括为以下几个步骤：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：
在卷积层中，通过使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核或特征映射）对输入图像进行卷积操作。卷积操作可以提取图像的局部特征。假设输入图像为X，卷积核为W，卷积操作可以表示为：
Z = X * W + b
其中，* 表示卷积操作，b 是偏置项，Z 是卷积层的输出。

2. 激活函数（Activation Function）：
在卷积层的输出上应用激活函数，以引入非线性特性。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。

3. 池化层（Pooling Layer）：
池化层用于减小特征图的空间尺寸，并保留重要的特征。常用的池化操作包括最大池化和平均池化。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：
在经过多个卷积层和池化层之后，将特征图展平为一维向量，并通过全连接层进行分类或回归等任务。全连接层中的每个神经元与前一层的所有神经元相连。

以上是传统卷积神经网络的基本公式和步骤。如果你对其中的某个步骤或概念有进一步的疑问，请告诉我，我会尽力解答。