什么是卷积神经网络？它的主要应用是什么？（面试题200合集，高频、关键）

什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习模型。它通过模拟人脑视觉皮层的机制，能够自动从数据中学习特征，并在多种任务中表现出色。CNN的核心思想是利用卷积操作提取数据的局部特征，并通过多层网络结构逐步抽象出更高级的特征。相比传统的全连接神经网络，CNN利用了图像的局部相关性和平移不变性，大幅减少了参数数量，提高了计算效率。

一个典型的CNN包含以下关键组成部分：

• 卷积层（Convolutional Layer）：
  卷积层通过卷积核（滤波器）在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和，生成特征图（Feature Map）。卷积操作能够捕捉图像中的边缘、纹理等局部特征。数学上，卷积操作可以表示为：
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