卷积神经网络 (cnn) 通过分层处理数据，通过卷积层学习特征来工作。这些层应用过滤器来检测输入中的边缘、形状和纹理等图案。
池化层减少了空间维度，保留了基本特征，同时提高了计算效率。最后完全连接的层解释这些特征以产生输出，如分类或预测。
通过堆叠多个卷积层，cnn可以提取越来越复杂的特征，使其成为图像分类、对象检测和语义分割等任务的理想选择。
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