在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)中的特征图（Feature Map）扮演着至关重要的角色。简单来说，它就是CNN在处理图像时产生的中间输出结果。当你输入一张图片到CNN中，每一层都会生成一个或多个特征图。这些特征图就像是图片的不同视角，能够捕捉到原始图像中的不同信息，比如边缘、纹理、形状等。

例如，在第一层，特征图可能主要关注图像的基本边缘和轮廓；而在更深的层次，特征图则会更专注于复杂特征，如人脸的眼睛、鼻子等。通过这种方式，特征图帮助CNN逐步理解和解析图像内容，最终实现分类、检测等任务。

因此，理解特征图的概念对于掌握CNN的工作原理至关重要。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解这个概念！💪✨

深度学习 卷积神经网络 特征图