卷积神经网络cnn结构详解

层
功能
主要参数
卷积层
提取特征
卷积核大小、步长、填充
激活函数
非线性变换
ReLU、sigmoid、tanh
池化层
降采样
池化类型（最大池化、平均池化）、池化窗口大小、步长
全连接层
分类或回归
神经元数量

卷积神经网络结构详解（专业角度）
卷积层：
卷积核滑动在输入数据上提取特征。
卷积核大小决定了感受野的大小。
步长控制卷积核在输入数据上的移动距离。
填充可用于控制输出特征图的尺寸。
激活函数：
引入非线性，使 CNN 能够学习复杂关系。
ReLU 等激活函数允许模型学习稀疏表示，提高泛化能力。
池化层：
降采样输入特征图，减少计算量和特征图尺寸。
最大池化保留特征图中的最大值，平均池化计算平均值。
池化窗口大小和步长控制降采样程度。
全连接层：
将卷积层提取的特征映射到最终输出。
神经元数量决定了输出维度。