卷积神经网络（CNN）：系膜增生识别

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来源于生物学中视觉皮层的结构和功能。

CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征并进行分类。卷积层使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行卷积操作，从而捕捉图像中的局部特征。池化层则用于降低特征图的空间尺寸，减少参数数量，并提取出更加显著的特征。最后，全连接层将汇集的特征映射转化为最终的分类结果。

对于系膜增生识别这个具体问题，CNN可以通过训练来学习到系膜增生的特征模式，并能够对新的图像进行分类判断。通过大量的训练样本和迭代优化，CNN可以达到较高的识别准确率。