CNN基本原理白话说明

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型。它的基本原理是通过卷积操作提取图像特征，再通过池化操作降低特征维度，最后通过全连接层进行分类或回归等任务。

具体来说，CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核对输入图像进行卷积操作，提取出图像的局部特征。池化层则通过对局部特征进行降采样，减少特征维度，同时保留重要信息。全连接层则将池化后的特征输入到神经网络中进行分类或回归等任务。

CNN的优点在于它能够自动学习图像特征，无需手动提取特征，同时具有较好的鲁棒性和泛化能力。它已经在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了广泛应用。