模型
CNN（卷积神经网络）
卷积神经网络是一种专门处理网格结构数据（如图像）的深度学习模型，通过卷积核自动提取局部特征，解决了传统全连接网络参数过多和忽略空间结构的问题，在图像分类、目标检测等任务中表现卓越，代表工作有LeNet、AlexNet、ResNet等。
详细解释
CNN受生物视觉皮层感受野机制启发，核心是卷积层和池化层。卷积层使用可学习的卷积核在输入上滑动，提取局部特征并共享权重，大幅减少参数；池化层降低空间维度，增强平移不变性。典型结构包括卷积、激活、池化交替，最后接全连接层分类。CNN在ImageNet竞赛中取得突破，推动了计算机视觉发展，并扩展至语音、文本等领域。
别名与相关写法
cnn
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