申論題

卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是一種深度學習的架構，尤其適合於處理圖像數據。它的基本概念包括以下幾個核心部分：

卷積層（Convolutional Layer）：這是CNN的核心部分，負責從圖像中提取特徵。在這一層中，一個或多個小的滑動窗口（稱為卷積核或濾波器）在整個輸入圖像上移動，對圖像的局部區域進行操作。這些操作通常是線性的（例如，加權和），並且對每個局部區域應用相同的卷積核。這種方式使得網絡能夠捕捉到圖像的局部特徵，如邊緣、角落等。

激活函數（Activation Function）：在卷積層之後，通常會應用一個非線性激活函數，如ReLU（Rectified Linear Unit）或其變體。這增加了網絡的非線性，使其能夠學習更複雜的模式。

池化層（Pooling Layer）：池化層通常跟在卷積層之後，用於降低特徵圖的空間尺寸（寬度和高度），減少參數的數量和計算的複雜性，同時保留重要信息。最常見的池化操作是最大池化，它選取覆蓋區域的最大值。

全連接層（Fully Connected Layer）：在網絡的最後階段，全連接層將前面層次提取的特徵圖轉換為最終的輸出，如分類預測。在這裡，每個輸入都與每個輸出相連接。

權重共享（Weight Sharing）：在卷積層中，相同的卷積核在整個輸入圖像上滑動，這意味著它在不同位置使用相同的權重。這種權重共享大大減少了模型的參數數量，提高了計算效率。

局部感知（Local Receptive Fields）：每個卷積神經元僅對其輸入圖像的一個局部區域敏感，這使得CNN能夠捕捉圖像的局部特徵，並在圖像的不同位置學習相似的特徵。

這些基本概念共同使得CNN非常適合於圖像識別任務，因為它們可以有效地處理圖像數據中的空間層次結構和局部性質。