大拇指知识卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)简称CNIN)，是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割等。CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层等组成，对输入数据进行特征提取和分类。
卷积神经网络的特点如下：
·卷积层：卷积层用于提取输入数据(如图像)的特征。
·卷积层中的卷积核(也称滤波器)可以捕捉到图像中的局部特征，如线条颜色角度等。
卷积操作可以有效地减少参数量volutions，同时保留图像的局部相关性。
·卷积层：卷积层用于降低特征图的维度和复杂度。常用的池化方式有最大值池化和平均值池化。池化操作可以减小计算量，同时保留图像的局部特征。
·全连接层：全连接层将卷积层和池化层输出的特征映射到全连接层，通过逐层的全连接神经元进行特征分类。全连接层的输出通常通过Softmak函数进行归=化(；).()，得到各个类别的概率分布。
·非线性激活函数：在卷积层池化层和全连接层之间。
·CNN引入了非线性激活函数(如ReLU Sigmoid等)，激活函数可以使神经网络学会更复杂的函数映射，提高模型的表达能力。
CNN在处理图像等非结构化数据方面具有优势，只要数据之间存在相关联的拓扑结构，CNN就可以从中提取出重要特征进行分类和预测。
卷积神经网络在计算机视觉领域的应用不断拓展，如自动驾驶人脸、识别医疗影像、分析等。
