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我们常听说“卷积神经网络（CNN）擅长图像和视频”，但其实 CNN 的核心本质远不止图像领域。我们先搞懂它为啥适合图像/视频。

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🧠CNN 为什么适用于图像和视频？

主要因为 图像/视频具有空间局部性和结构平移性，而 CNN 的设计刚好能完美利用这些性质：

图像/视频特性	CNN 的机制	配对说明
局部相关性	卷积核只看局部区域	图像中像素之间局部关系强（比如边缘、纹理）
参数共享	卷积核在整张图上滑动	用同一组参数提取所有区域特征，减少参数量
平移不变性	卷积操作天然具备	特征出现在哪都能被识别（比如猫耳在左上角 or 右下角）

👉 视频相当于是多帧图像 + 时间维度，可以用 3D 卷积或时序 CNN 来处理。