深度学习之卷积神经网络（CNN）是目前图像识别领域最火的技术之一。它能够自动从数据中提取特征，并用于分类和回归任务。为了更好地理解CNN的工作原理，让我们一起看看它的结构图吧！🔍

首先，输入层接收原始图像数据，通常是RGB格式的二维矩阵。接着，通过一系列卷积层进行特征提取，这些层使用不同的滤波器来检测图像中的边缘、纹理和其他重要特征。🌊

然后，池化层会降低特征图的空间维度，减少计算量并帮助网络获取更高级别的抽象信息。最大池化和平均池化是最常用的两种方式。💦

全连接层位于网络的末端，负责将前面各层提取到的特征组合起来，用于最终的分类决策。这些层通常包含大量的神经元，可以捕捉复杂的模式。🔗

最后，输出层产生预测结果，例如图像属于某个类别的概率。softmax函数常被用作激活函数，以确保输出的概率分布。🎯

通过上述结构图，我们可以看到卷积神经网络是如何一步步地从原始图像中提取出有用的特征，并做出精准的预测。希望这个解释对你理解CNN有所帮助！💡

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