卷积神经网络研究综述_周飞燕

资 源 简 介

卷积神经网络研究综述_周飞燕

详 情 说 明

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习的核心模型之一，近年来在计算机视觉领域取得了突破性进展。本文综述了CNN的基础架构及其典型应用场景，重点分析了其在图像识别任务中的技术演进路径。

CNN的核心思想是通过局部感受野和权值共享机制自动提取图像的层次化特征。浅层网络通常捕获边缘、纹理等低级特征，而深层网络则能组合出高级语义特征。这种分层抽象能力使其在保持平移不变性的同时显著降低了参数复杂度。

典型的CNN架构包含卷积层、池化层和全连接层三类组件。卷积层通过滤波器滑动计算局部特征响应，池化层实现降采样以增强平移鲁棒性，全连接层则完成最终分类决策。改进的ReLU激活函数有效缓解了梯度消失问题，而Dropout技术防止了过拟合现象。

在ImageNet等大型数据集推动下，CNN架构经历了从LeNet到ResNet的持续进化。残差连接结构的引入使网络深度突破百层，DenseNet则通过特征复用进一步提升了参数效率。当前研究热点包括轻量化设计（如MobileNet）、注意力机制融合（如SENet）以及三维卷积扩展等方向。

未来发展趋势将聚焦于小样本学习、可解释性增强及跨模态应用等挑战。随着神经架构搜索（NAS）等自动化技术的成熟，CNN在医疗影像分析、自动驾驶等领域的应用边界将持续扩展。