convolutional neural network (CNN) 是一种用于处理图像识别问题的强大工具 📈。它的工作过程可以分为几个关键步骤：
首先，输入图像会被划分成多个小区域，这些小区域会通过一系列的滤波器（也称为卷积核）进行扫描。这个过程会产生特征图，展示图像中的特定特征。🔍
其次，这些特征图将被送入一个激活函数中，以引入非线性特性，使得模型能够学习更复杂的模式。💡
然后，为了减少数据量并提取最重要的信息，通常会应用池化操作，这有助于防止过拟合。🔄
最后，经过上述步骤处理的数据会被展平，并输入到全连接层中，用于分类或回归任务。🏁
这就是CNN的基本工作流程，从图像输入到输出结果的完整过程。掌握了这一过程，就可以更好地理解和使用CNN来解决各种图像相关的任务了。🛠️