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卷积神经网络读书报告

卷积神经网络是深度学习核心模型之一，核心在于通过卷积层、池化层模拟人类视觉感知。卷积层提取局部特征（如边缘、纹理），池化层压缩数据降维，全连接层最终完成分类或回归。

其优势是参数共享与局部连接，大幅减少计算量，在图像识别（如AlexNet）、目标检测等领域应用广泛。但模型复杂度高，需大量数据训练，且对硬件算力有一定要求，未来可在轻量化、小样本学习方向进一步探索。