卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种特别适合于处理具有网格状拓扑数据（如图像）的深度学习模型。CNN的设计灵感来自于生物学中对视觉皮层结构的研究，其结构主要包括以下几种层：

1. 卷积层（Convolutional Layer）

   • 作用：负责提取图像中的特征。通过在输入数据上滑动多个滤波器（也称为卷积核）来执行卷积运算。
   • 特性：卷积核共享权重，这减少了参数数量并提高计算效率。每个卷积核会捕捉不同的特征，例如边缘、角落等。

2. 激活函数层（Activation Function Layer）

   • 作用：引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式。
   • 常用激活函数：ReLU（Rectified Linear Unit）是最常用的，因为它能加速训练并解决梯度消失问题。

3. 池化层（Pooling Layer）

   • 作用：通过下采样减小数据维度，从而降低计算量和防止过拟合。
   • 类型：最常见的是最大池化（Max Pooling），它选择池化窗口中的最大值来代表该区域。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）

   • 作用：通常用于最后几层，将池化层输出的局部特征聚合起来，进行分类或回归任务。
   • 结构：类似于传统的多层感知器，所有神经元之间都是全连接的。

5. 归一化层（Normalization Layer）

   • 作用：对数据进行标准化处理以提高模型的收敛速度和稳定性。
   • 形式：批归一化（Batch Normalization），通过调整和缩放来保持推动内部协变量偏移。

6. 降维和正则化层

   • 作用：例如降维层通过降低特征数量简化模型复杂性，正则化层（如Dropout）帮助防止过拟合。

CNN的特性

• 局部连接性：CNN利用局部连接性降低计算量，特别适合处理高维输入。
• 参数共享：卷积核在不同位置共享参数，减少参数数量，从而降低模型的复杂性和计算需求。
• 平移不变性：池化层加上卷积操作，使得模型对输入数据的平移等变化具有一定程度的不变性。
• 层次特征抽取：底层卷积层通常学习低级特征（如边缘），而更高层的卷积层则可学习高级抽象特征。

通过这些结构和特性，CNN在图像识别、目标检测、文本分类等任务中表现卓越，成为计算机视觉和深度学习领域的基础组件之一。