卷积神经网络

卷積神經網路

卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是 深度學習 領域的核心模型，專門用於處理具有網格結構的資料，例如圖像、影片。CNN 的主要結構包括 卷積層、池化層 和 全連接層。卷積層負責透過濾波器提取局部 特徵提取，池化層則進行下採樣以降低計算量並增強對平移與縮放的魯棒性，最後全連接層將學到的高階特徵映射到分類輸出。

在實際應用中，CNN 廣泛用於 圖像識別、目標檢測、人臉辨識、醫學影像分析以及 遙感 影像處理等任務。隨著網路架構不斷演進，出現了諸如 ResNet、VGG、Inception 等深度模型，這些模型透過殘差連接與多尺度特徵融合，大幅提升了訓練穩定性與識別精度。

總結來說，卷積神經網路憑藉其對空間層級結構的自然建模能力，成為電腦視覺與多媒體處理的主流技術，並持續在 自然語言處理 以外的領域擴展影響力。