1.3.1卷积神经网络CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）最早出现在20世纪80-90年代 ^[6]，是仿造生物的感受野机制构建深度前馈神经网络，可以进行监督学习和非监督学习，在结构上具有局部连接、权重共享等特性^[7-8]。卷积神经网络能够对输入信息进行平移不变分类，因此又称“平移不变人工神经网络”。CNN以图像作为输入，经过一系列卷积、池化等操作对输入图像的特征进行提取，从而达到对图像分类。卷积神经网络基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。目前，CNN已经广泛应用于人脸识别、图像分割、物体分类等多种领域。