cnn卷积神经网络结构模型图

CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种专门设计用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型。它的核心结构通常包括以下几个部分：

1. **输入层**：接受原始图像数据，通常是像素矩阵。

2. **卷积层**：这是CNN的核心组件，包含一组可学习的滤波器（也称为卷积核）。每个滤波器会在输入上滑动并进行点乘运算，生成特征映射（Feature Maps），捕捉局部的纹理和模式信息。

3. **激活函数**：如ReLU（Rectified Linear Unit），它引入非线性使得模型能够学习更复杂的特征。

4. **池化层**：为了减少计算量和防止过拟合，常见的有最大池化（Max Pooling）或平均池化，通过取某个区域的最大值或平均值来降低特征尺寸。

5. **批量归一化**：有时会插入，用于加速训练并改善模型稳定性。

6. **全连接层（FC层）**：当经过多次卷积和池化后，将特征图展平成一维向量，然后通过一系列全连接层来进行分类或回归任务。

7. **输出层**：根据任务性质，可能是softmax层用于多类别分类，或是一个线性层加Sigmoid函数用于二元分类等。

每个CNN的具体结构可能会有所不同，可以根据需要添加更多的卷积层、池化层或其他类型的层。