卷积神经网络的核心思想

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的核心思想是利用卷积层和池化层来提取输入数据的特征，并通过全连接层进行分类或回归。CNN 的输入数据通常是图像数据，但也可以是其他类型的数据，如音频、文本等。

卷积层通过卷积操作将输入数据与卷积核进行卷积，从而提取出输入数据的特征。卷积操作可以捕捉到局部的空间特征，如边缘、纹理等。通过堆叠多个卷积层，可以逐步提取出更加抽象和高级的特征。

池化层则对卷积层的输出进行下采样，从而减少特征的维度，提高模型的计算效率。池化操作通常是在不重叠的矩形区域内进行，常见的池化操作有最大池化和平均池化。

全连接层则将卷积层和池化层提取出的特征进行分类或回归。全连接层的每个神经元与上一层的所有神经元都相连，通过学习权重矩阵来实现分类或回归任务。

CNN 的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层构建一个层次化的特征提取器，从而实现对输入数据的高效分类或回归。