理解并掌握 卷积神经网络 CNN 的工作机制及其各项参数

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1976年，莱昂哈德·亨特发明了卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，一举夺得计算机视觉领域的胜利。CNN 提供了一种高效且准确地解决图像识别、视频分析等复杂任务的方法。近年来，随着计算机视觉领域的飞速发展和深度学习技术的广泛应用，CNN 在多个行业如图像分类、目标检测、图像分割、文字识别等领域都取得了显著的成果。然而，如何理解并掌握 CNN 的工作机制及其各项参数仍是十分重要的，需要进一步的研究和教育。本文将结合相关领域的最新论文、经典著作、基础教程以及实际项目案例等，系统全面、细致地探索 CNN 的内部原理，帮助读者更好地理解、掌握 CNN 的使用技巧和注意事项，为日后的深度学习实践提供参考。

2.相关知识

2.1 CNN 网络结构
　　卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs ) 是由 Hinton 和他的学生 Seung-Ju Lee 在1989年提出的。它是一类基于人工神经网络的机器学习模型，它主要用来处理图片数据。CNN 由输入层、隐藏层、输出层构成，其中输入层接收原始数据，隐藏层中包含卷积层和池化层，卷积层用于提取特征，池化层对特征进行降维，最后再通过全连接层映射到输出层。

　　卷积层和池化层一般都会搭配使用，以提取出更具代表性的特征。在卷积层中，卷积核可以有效提取图像中的局部信息，通过权重过滤器来实现。池化层会对卷积层提取到的特征进行降维，并缩减其大小。全连接层则负责将提取到的特征通过非线性激活函数映射到输出层，输出预测结果。

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