卷积神经网络算法的伪代码

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 算法的伪代码通常包含以下几个关键步骤：

1. **初始化**：
- 定义输入层、卷积层、池化层、全连接层以及激活函数如ReLU。

   Input => [Conv1D/Kernel, Padding, Stride] => Pooling => [Flatten] => Dense => Activation (e.g. ReLU) => Output

2. **卷积操作**：
- 对输入数据应用一组滤波器（也称为卷积核），提取局部特征。

   for Conv Layer:
     input_data * filter + bias -> feature_map
     feature_map = apply(Conv2D operation)

3. **激活函数**：
- 应用非线性函数（如ReLU、LeakyReLU等）增强模型表达能力。

   activation(feature_map)

4. **池化**：
- 减小数据维度，保留重要信息并降低计算量。

   max_pooling(feature_map) 或 average_pooling(feature_map)

5. **反向传播（Backpropagation）**：
- 计算损失函数关于权重和偏置的梯度，更新网络参数。

   compute_loss(output, target) => backpropagation(loss)
   update_weights_and_biases

6. **迭代训练**：
- 循环遍历整个数据集，不断调整网络参数直到满足停止条件。

这是CNN的一个简化版伪代码，实际使用时会更复杂，涉及批量处理、批归一化、Dropout等技术。