在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视频数据的强大工具。典型的CNN架构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层，它们共同协作以提取特征并完成分类任务。首先，输入图像会通过一系列卷积层，这些层使用滤波器来检测边缘、纹理等低级特征。接着，池化层被用来减少数据维度，同时保留关键信息，就像地图上的缩略图一样。然后，经过若干轮这样的操作后，数据会被送入全连接层进行最终的分类决策。例如，在AlexNet中，这种分层设计使其在ImageNet竞赛中取得了突破性成绩。此外，ResNet引入了残差块，解决了深层网络训练困难的问题，就像是给模型添加了“捷径”，让信息能够更高效地流动。总之，不同架构各有千秋，但它们都为AI的发展奠定了坚实基础。💻🔍✨