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【第3章:卷积神经网络(CNN)——3.2卷积层、池化层、全连接层的详细介绍】

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在深度学习的浩瀚宇宙中,卷积神经网络(CNN)犹如一颗璀璨的星辰,以其卓越的性能和广泛的应用领域,成为无数研究者和开发者心中的“明星”模型。从图像分类到目标检测,再到图像分割,CNN展现出了惊人的能力和无限潜力。今天,我们就来一场深度探索,揭开CNN的神秘面纱,尤其是其核心组成部分——卷积层、池化层和全连接层的秘密。

一、卷积层:图像特征提取的“小能手”
1. 什么是卷积层?

卷积层,作为CNN的心脏,主要负责从输入图像中提取有用的特征信息。想象一下,你拿着一个“滑动窗口”(也就是卷积核或滤镜)在图像上滑动,这个窗口每滑动到一个位置,就与图像局部区域进行点积运算,从而提取出该区域的特征。这些特征被整理成特征图(Feature Map),用于后续的处理。

2. 卷积核的作用

卷积核,通常是一个小矩阵(如3x3或5x5),是卷积操作的核心。每个卷积核都有自己的权重参数࿰

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