cnn卷积神经网络基本原理

CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，主要用于图像处理和计算机视觉领域。它的基本原理包括以下几个关键点：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：这是CNN的核心组成部分，通过滑动一组可学习的过滤器（也叫卷积核或滤波器）在输入数据（通常是图像）上进行卷积操作。卷积操作减少了参数数量，同时提取了输入的局部特征，如边缘、纹理等。

2. 池化层（Pooling Layer）：通常紧随卷积层，用于减小数据的空间尺寸，降低计算复杂度。常用的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），保留每个区域的最大值或平均值。

3. 激活函数（Activation Function）：如ReLU（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU等，引入非线性，帮助模型学习更复杂的特征组合。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：虽然称为“全连接”，但在CNN中它们通常位于卷积层之后，用于将前面的特征映射转换为最终的分类或回归输出。全连接层会将所有输入节点连接到输出节点。

5. 权重共享（Weight Sharing）：在相邻的卷积层中，使用相同的卷积核进行计算，减少了参数数量，提高了模型的泛化能力。

6. 损失函数（Loss Function）：训练过程中，CNN通过反向传播算法更新权重，以最小化预测输出与真实标签之间的差异，常见的损失函数有交叉熵损失。