2025 06 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 卷積神經網路（CNN）是深度學習領域中最具代表性的模型之一， 特別擅長 處理圖像數據。 其設計靈感來自於生物學上的動物視覺皮層，能夠高效地提取圖 像中的特徵。

 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN） 

卷積神經網路（CNN）是深度學習領域中最具代表性的模型之一，

特別擅長 處理圖像數據。

其設計靈感來自於生物學上的動物視覺皮層，能夠高效地提取圖 像中的特徵。

 A. 結構組成： 

     卷積層（Convolutional Layer）：

       透過卷積運算提取數據的局部特徵，例如邊緣、 紋理等。 

     池化層（Pooling Layer）：

      透過降維操作（如最大池化、平均池化），減少數據維度，防止過擬合。

      全連接層（Fully Connected Layer）：

     將提取的特徵 映射到 輸出空間，進行分類 或 迴歸任務。 

B. 優點：

     適合處理高維數據，參數量相比全連接網路顯著減少。 

     能夠提取層次化特徵，從低層特徵（如邊緣）到高層語義（如物體形狀）。

 C. 應用場景： 

      影像辨識：如人臉辨識、手寫數字分類（MNIST）。 

      物件偵測：如自動駕駛中的障礙物檢測。

      圖像分割：如醫學影像中的病變檢測。