【深度学习系列学习总结】四大框架之一:cnn一、CNN 内容总结 基础概念、架构细节、训练流程,到实际应用(尤其是人脸识别)。CNN 像多层过滤系统:输入 → 特征提取 → 决策输出。典型结构:卷积 + 激活 + 池化(重复) → 全连接 → 输出。 ● 输入层:原始图像(H x W x 通道,e.g., RGB 是 3 通道),像加载 int[][][] 数组。 ● 卷积层:核心,用小内核(e.g., 3x3 矩阵)滑动扫描,计算乘加,提取特征图(e.g., 边缘检测)。参数共享、局部连接是关键。 ● 激活层:加非线性(e.g., ReLU:负值