卷积神经网络最通俗讲解2分钟

1、 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

3、 汇聚层通过降低数据尺寸，如2x2滤波器的步长为2，来减少参数并控制过拟合。 池化层（如最大池化）不同于卷积，不进行补充操作，但深度保持不变。 而归一化层虽模仿生物大脑机制，但效果有限。

4、 深入探索卷积神经网络(CNN)的奥秘，让我们逐一揭示其核心概念和设计策略。 1. 权值共享 (Weight Sharing): CNN通过共享权值，智能地减少参数，假定图像特征在空间上具有不变性，确保了计算效率和模型的泛化能力。