3.3 卷积神经网络 (CNN) 基础

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3.3 卷积神经网络 (CNN) 基础 3.3 卷积神经网络 (CNN) 基础卷积神经网络 (CNN)，也称为卷积网络，是一种深度学习架构，尤其擅长处理具有网格结构的数据，例如图像、视频和音频。CNN 的核心优势在于其能够自动学习和提取输入数据中的空间层级特征，而无需人工干预进行特征工程。这使得 CNN 在计算机视觉领域取得了突破性的进展，并在其他领域也得到了广泛应用。 3.3.1 CNN 的核心思想 CNN 的核心思想主要体现在以下几个方面：局部感受野 (Local Receptive Field): CNN 不是一次性处理整个输入数据，而是通过小的局部区域进行处理。每个神经元只连接到输入数据的一个局部区域，这个区域被称为感受野。