卷积神经网络的图像分类

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像分类、物体检测、人脸识别等领域。在图像分类任务中，CNN的主要目标是将输入的图像映射到相应的类别，这是一个典型的监督学习问题。

CNN采用了卷积层、池化层、全连接层等不同类型的层次结构，其中卷积层是最为重要的结构。卷积层通过滤波器（Filter）的方式对输入图像进行特征提取，生成一系列特征图（Feature Map），然后经过非线性激活函数（Activation Function）处理，再通过池化层降采样，减小特征图的维度，最后通过全连接层将特征图转换为类别概率输出。

图像分类的过程可以概括为以下几个步骤：
1. 预处理：将输入的原始图像进行预处理，如缩放、裁剪、减去均值等操作。
2. 特征提取：通过卷积层对预处理后的图像进行特征提取，并经过非线性激活函数处理。
3. 特征降维：通过池化层对提取的特征进行降维，减小计算复杂度。
4. 分类器：通过全连接层将特征图转换为类别概率输出，并进行分类。