介绍

在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类人工神经网络（ANN），最常用于分析视觉图像。

CNN 也称为移位不变或空间不变人工神经网络(Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks ,SIANN )，它基于卷积核或滤波器的共享权重架构，沿输入特征滑动并提供称为特征映射的平移等变响应。它们在图像和视频识别、推荐系统、图像分类、图像分割、医学图像分析、自然语言处理、脑机接口和金融时间序列中都有应用。

CNN 是多层感知器的正则化版本。多层感知器通常表示全连接网络，即一层中的每个神经元都连接到下一层中的所有神经元。这些网络的“完全连通性”使它们容易过度拟合数据。正则化或防止过拟合的典型方法包括：在训练期间惩罚参数（例如权重衰减）或修剪连接性（跳过连接、丢失等） CNN 采用不同的正则化方法：它们利用数据中的分层模式并使用在过滤器中压印的

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