卷积神经网络网络架构介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像识别、目标检测、语音识别等领域的深度学习模型。CNN的网络架构主要包含卷积层、池化层、全连接层和激活函数等部分。

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN中最重要的部分之一，它通过卷积运算来提取图像的特征。卷积层中包含一组可学习的卷积核，每个卷积核可以提取图像中的不同特征，如边缘、纹理、形状等。卷积核在输入图像上滑动，并通过卷积运算输出特征图。

2. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减少特征图的大小，从而减少模型中的参数数量。常用的池化方式有最大池化和平均池化。池化层可以有效地减少卷积层输出的特征图大小，同时也可以提高模型的鲁棒性。

3. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将池化层输出的特征图展开成一维向量，并连接到神经网络的输出层。全连接层的作用是将卷积层和池化层提取的特征进行分类或回归等任务。

4. 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性因素，增加模型的拟合能力。常用的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

CNN的网络架构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，可以根据不同的应用场景进行优化和调整。常见的CNN网络架构有LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等。