卷积神经网络及其应用
发布时间：2025-03-04 02:14:11来源：
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像识别和处理任务。它通过模拟生物视觉系统的结构和功能来自动提取图像特征。CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层负责从输入数据中提取局部特征，池化层则对这些特征进行降维处理，以减少计算量并提高模型的鲁棒性。全连接层将前面各层提取到的特征组合起来，用于最终分类或回归。
近年来，随着大数据和计算能力的提升，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了显著成就。它不仅被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务，还逐渐渗透到了医疗影像分析、自动驾驶等领域，极大地推动了相关行业的发展。例如，在医疗影像分析中，CNN 能够帮助医生更准确地诊断疾病；在自动驾驶技术中，CNN 则能够实现对周围环境的精准感知与理解。
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