典型卷积神经网络

典型卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它广泛应用于图像识别、语音识别等领域。CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动提取图像中的特征并进行分类。其中，卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行卷积操作，提取出局部特征；池化层则对卷积层的输出进行降采样，减少参数数量并保留重要信息；全连接层将池化层的输出映射到类别上，完成分类任务。CNN具有计算效率高、泛化能力强等优点，在计算机视觉领域取得了显著的成果。