说明卷积神经网络的理论

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，专为处理具有网格状结构的数据设计，如图像和视频。CNNs利用了卷积层、池化层和全连接层等核心组件，成功解决了计算机视觉中的许多复杂任务。

1. **卷积层**：这是CNN的核心，通过滑动一组可学习的滤波器（也称卷积核或特征检测器）对输入图像进行特征提取。每个滤波器负责捕捉输入图像的不同特征，如边缘、纹理或形状。

2. **激活函数**：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）非线性激活函数，增强模型表达能力。

3. **池化层**：降低数据维度，减少计算量，同时保持关键特征。常用的有最大池化和平均池化，它们分别取小窗口内的最大值或平均值。

4. **展平层**：将卷积层的结果展平成一维向量，以便输入到全连接层。

5. **全连接层**：常规神经网络的部分，用于分类或回归任务，根据先前的特征表示进行最终决策。

6. **权重共享**：CNN的一个重要特性，同一个滤波器在输入图像的各个位置应用，使得参数数量减少，模型更具通用性。