2.1 卷积神经网络 (CNN) 核心概念

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2.1 卷积神经网络 (CNN) 核心概念 2.1 卷积神经网络 (CNN) 核心概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习领域中一种特殊的神经网络结构，尤其擅长处理具有网格状拓扑结构的数据，例如图像、视频和音频。在目标检测任务中，CNN扮演着至关重要的角色，它能够自动学习图像中的特征，从而实现对目标的识别和定位。本章将深入探讨CNN的核心概念，包括其主要组成部分、工作原理以及一些关键的特性。 2.1.1 局部感受野与权值共享传统的全连接神经网络在处理图像时面临着巨大的挑战。一张高分辨率的图像，例如1000x1000像素的彩色图像，其输入维度将达到300万（1000x1000x3）。