卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一类深度学习模型，尤其适用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像。CNN 在推动计算机视觉领域的发展方面发挥了重要作用，在图像分类、物体检测甚至视频分析等领域都取得了突破性进展。

CNN 的结构

CNN 由多个层组成，每个层都设计用于处理特征提取和分类等特定任务。CNN 的三个主要层类型是

• 卷积层：这些层将一组过滤器应用于输入，捕捉数据中的空间层次。它们能识别边缘、纹理和形状等关键特征。
• 汇集层：这些层降低了特征图的维度，保留了基本信息，同时最大限度地降低了计算成本。
• 全连接层：这些层将一层中的每个神经元与下一层中的每个神经元连接起来，通常作为输出前的最后步骤，将空间特征转化为类别得分。

如果您想进一步了解 CNN 与其他神经网络（如递归神经网络 (RNN)）的比较，Ultralytics 词汇表提供了详细的比较。

关键概念

特征提取

CNN 擅长特征提取，可自动检测图像中的特征并对其进行分层。有关深度学习中特征提取工作原理的更多详情，请参阅Ultralytics 特征提取。

迁移学习

CNN 的一个显著应用是迁移学习，即针对新的相关任务调整预先训练好的模型。这种技术利用现有的学习特征，减少了训练新模型所需的计算资源和数据。了解有关迁移学习的更多信息，请访问Ultralytics 。

实际应用

图像分类

CNN 广泛应用于图像分类任务，其目标是将图像归入预定义的类别。例如，CNN 可以区分照片中不同类型的动物。Ultralytics 在图像分类任务中采用了 CNN 架构。

物体检测

在物体检测中，CNN（如Ultralytics YOLO 模型中使用的 CNN）可识别和定位图像中的物体。这在监控、自动驾驶汽车和医疗诊断等方面有着广泛的应用。了解更多 Ultralytics YOLO及其物体检测功能的更多信息。

将 CNN 与类似技术区分开来

与完全连接的传统神经网络不同，CNN 利用局部连接、共享权重和池化，使其在处理图像数据时更加高效。CNN 专注于空间层次结构，而 RNN 等模型则擅长处理文本和时间序列等顺序数据，详见Ultralytics RNN 术语表。

进步与挑战

CNN 在推动人工智能发展方面发挥了关键作用，推动了医学成像和自动化等领域的发展。然而，它们也面临着挑战，例如计算强度和对大量标记数据的需求。边缘计算和云资源（如Ultralytics HUB）的兴起有助于通过提供高效的训练和部署解决方案来克服这些限制。

要进一步深入探讨 CNN 及其在人工智能中的作用，François Chollet 所著的《Deep Learning withPython》等外部资料可提供全面的见解，而学术讨论则可在Google Scholar 等平台上的出版物中找到。

总之，CNN 彻底改变了我们处理空间信息的方式，使其成为人工智能和机器学习框架中不可或缺的工具。无论是商业解决方案还是学术研究，了解和利用 CNN 技术对于人工智能领域的持续创新和发展都至关重要。