卷积神经网络原理框图

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理网格状数据，如图像、音频和文本等。其原理框图通常包含以下几个关键组件：

1. **输入层**：接受原始图像数据，通常是像素矩阵。

2. **卷积层（Convolutional Layer）**：这是CNN的核心部分，它通过一系列小的滤波器（也称作卷积核或特征检测器）在输入上滑动并执行点乘运算，提取局部特征。这个过程会产生一组特征映射。

3. **激活函数**：例如ReLU（Rectified Linear Unit），用于非线性转换，增强模型表达能力。

4. **池化层（Pooling Layer）**：降低数据维度，减少计算量。常见的有最大池化（Max Pooling），取每个区域内的最大值；平均池化则是取平均值。

5. **批量归一化（Batch Normalization）**：用于加速训练和提高模型稳定性，对每一层的输出做标准化处理。

6. **全连接层（Fully Connected Layer）**：将前面卷积层得到的扁平化特征映射转化为一维向量，然后经过一系列的标准全连接层进行分类或回归任务。

7. **输出层**：根据任务类型（如分类任务用Softmax，回归任务用Sigmoid或Linear）生成最终预测。

整个流程中，通过反向传播算法调整权重，使得网络能够逐渐学习到更高级别的特征表示。