本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念，包括其在图像处理中的优势，主要组成部分如卷积层、池化层和全连接层的工作原理，以及多通道的概念。重点讲解了卷积核、步长和填充的作用，并强调了学习过程中理解基本参数的重要性。
一、认识卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类深度学习神经网络。
专门用于处理具有类似网格结构的数据，如图像、视频等。CNN 在计算机视觉任务中表现出色，并在许多领域取得了成功，如图像分类、目标检测、图像分割等。
二、主要组成部分
1、卷积层（Convolutional Layer）
卷积层是 CNN 的核心部分，它通过一系列可学习的卷积核（Filter）对输入图像进行卷积操作。卷积操作可以提取图像的局部特征，如边缘、纹理等。卷积层通常包括多个卷积核，并且每个卷积核都会生成一个输出特征图。
利用简单的单通道输入说明参数的具体使用，这样比较直观好理解。
步长（stride）
步长作为一个超参数，需要在设计卷积层的时候单独手动设定步长。
步长的大小会直接影响卷积的结果和
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