卷积神经网络（CNN）如何识别图像？

CNN通过模拟人类视觉系统来识别图像。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过滤波器（或称卷积核）提取图像的局部特征（如边缘、角点），池化层则对特征图进行降采样，减少计算量的同时保留关键信息。

想象一下用一个小放大镜（卷积核）在图像上滑动，每到一处，就观察放大镜下的图案，并记录下来。这个过程就是卷积操作。通过不同的“放大镜”，CNN可以学习到从低级的边缘、颜色到高级的纹理、形状等各种特征。

池化层（Pooling）则是在保留显著特征的前提下，对数据进行压缩。最常见的最大池化（Max Pooling）会选取特征图的一个小区域，并只保留这个区域内的最大值。这有助于减少模型对特征位置的敏感性。

在经过多层卷积和池化之后，提取到的高级特征会被展平，并送入全连接层进行分类。全连接层的作用就和传统的神经网络一样，它会根据这些高级特征，最终判断出图像属于哪个类别。