卷积神经网络的四个特点

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。它具有以下四个特点：

1. 局部感知性（Local Receptive Fields）：CNN通过使用卷积层来提取图像的局部特征。卷积层中的每个神经元只与输入图像的一小部分区域连接，这样可以捕捉到图像中的局部模式和结构。

2. 参数共享（Parameter Sharing）：在CNN中，卷积核（也称为滤波器）在整个输入图像上共享参数。这意味着同一个卷积核可以在不同位置上提取相似的特征，从而减少了需要学习的参数数量，提高了模型的效率和泛化能力。

3. 池化层（Pooling）：池化层用于减小特征图的尺寸，并保留最重要的特征。常见的池化操作包括最大池化和平均池化，它们可以降低特征图的维度，减少计算量，并增强模型对平移、缩放和旋转等变换的鲁棒性。

4. 多层结构（Deep Structure）：CNN通常由多个卷积层、激活函数层和全连接层组成。多层结构使得CNN能够逐渐提取更高级别的特征，并进行更复杂的模式识别和分类任务。