cnn卷积神经网络流程图

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，被广泛应用于计算机视觉领域中的图像分类、物体检测、语义分割等任务。CNN 的流程图如下：

1. 输入层：输入图像作为 CNN 的输入。

2. 卷积层：卷积层是 CNN 的核心部分，通过卷积操作，提取图像中的特征信息。卷积操作使用卷积核对输入图像进行滑动窗口计算，得到特征图。

3. 激活函数层：激活函数层通过非线性变换，将卷积层的输出进行处理，增加网络的非线性能力。常用的激活函数有 ReLU、sigmoid、tanh 等。

4. 池化层：池化层用于减少特征图的维度，降低计算复杂度，同时具有一定的抗噪能力。常用的池化操作有最大池化、平均池化等。

5. 全连接层：全连接层将池化层的输出进行展开，作为神经网络的输入。全连接层通常采用多层感知器（MLP）实现。

6. 输出层：输出层根据具体任务的不同，可以采用不同的激活函数和损失函数。例如，在分类任务中，输出层通常采用 softmax 激活函数和交叉熵损失函数。