卷积神经网络的工作过程

卷积神经网络(CNN)是一种流行的深度学习模型，在计算机视觉领域有着广泛应用。

CNN 的工作过程大致可以分为以下几步：

1. 定义网络结构。在 CNN 中，通常会包含一些卷积层、池化层、全连接层等。

2. 准备数据。这通常包括将图像大小调整为网络能够处理的大小，并将图像转化为由像素值构成的矩阵。

3. 前向传播。在前向传播阶段，网络将输入数据通过网络层层传递，并在每一层中进行特征提取。在卷积层中，通过使用过滤器(也称为核)来提取输入数据中的特征。池化层则通过对输入数据进行下采样来缩小数据尺寸，从而节省计算资源。最后，全连接层则将提取出的特征进行拼接，并通过使用一些权重和偏置来得到最终