CNN流程图

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，常用于图像识别和分类任务。其流程图包括输入层、卷积层、激活函数层、池化层和全连接层。首先，输入层接收原始图像数据；接着，卷积层通过滑动窗口的方式提取图像的特征；然后，激活函数层对卷积层的输出进行非线性映射，增强模型的表达能力；接下来，池化层对特征图进行降采样，减少计算量并保留重要信息；最后，全连接层将池化层的输出转换为类别概率分布。整个流程通过反向传播算法进行训练，不断优化模型参数以提升性能。