卷积神经网络（CNN）基础概念 卷积神经网络是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度学习模型。其核心思想是通过局部感受野、权值共享和池化操作减少参数数量并提取空间特征。CNN通常由卷积层、激活函数、池化层和全连接层构成，擅长捕捉平移不变性特征。 CNN的核心组件 卷积层：使用滤波器（卷积核）在输入数据上滑动计算局部区域的加权和，生成特征图。例如，一个3×3卷积核可提取边缘、纹理等低级特征。 激活函数：引入非线性，常用ReLU（Rectified Linear Unit）解决梯度消失问题。其公式为： $$ f(x) = \max(0, x) $$ 池化层：降低特征图维度，增强模型抗噪能...
