根据以下描述绘制CNN原理图示：可以把CNN想象成一组的“放大镜”，它看图片是分好几层、一步一步仔细看的，每一层关注的点都不一样： ‌第1层：找“边边角角”（初级特征）‌ ‌怎么找？‌ 用很多的“放大镜”（卷积核）在图片上滑动扫描。 ‌找什么？‌ 最简单的线条：横线、竖线、斜线、弯弯的线，或者颜色突然变化的地方。 ‌好比：‌ 你离远点看一张猫狗图，只能看到大概的轮廓和明显的色块边界。 ‌结果：‌ AI得到一堆“边缘图”和“斑点图”。 ‌第2层：拼出“小零件”（中级特征）‌ ‌怎么拼？‌ 把第一层找到的简单线条组合起来。 ‌拼什么？‌ 稍微复杂一点的图案形状：比如一个弯钩（可能是猫耳朵尖）、一个圆圈（可能是狗眼睛）、几条线交叉（可能是腿的轮廓）。 ‌好比：‌ 走近一点，你能看到猫的尖耳朵、狗的长鼻子、眼睛、大概的四肢位置。 ‌结果：‌ AI识别出一些更具体的局部形状。 ‌第3层及以后：组合成“关键部件”（高级特征）‌ ‌怎么组合？‌ 继续把第二层发现的“小零件”进行更复杂的组合。 ‌组合什么？如猫特征：尖尖的耳朵组合（可能）、更圆的瞳孔（可能）、特定的脸型轮廓、独特的毛发纹理。 ‌好比：‌ 你凑得很近或者很熟悉猫狗，能一眼认出“哦，这是典型的猫脸三角结构”。 ‌结果：‌ AI找到了能代表“猫性”的关键视觉组件。 🧩 ‌最后一步：综合判断（全连接层）‌ ‌收集线索：‌ 前面所有层找到的从简单到复杂的“特征线索”，都汇总到这里。 ‌“开会”决策：‌ AI像侦探一样，把这些线索（尖耳朵？圆眼睛？长鼻子？短毛？脸型？）放在一起掂量。 ‌计算概率：‌ 如果线索组合起来更像它以前“学过”的猫的特征，它就输出“这是猫的概率很高”。 ‌得出结论：‌ “我认为这张图里是猫！” 。 --ar 1:1 --v 7 --stylize 100 --fast --no 水印
手机用户8606手机用户8606
根据以下描述绘制CNN原理图示：可以把CNN想象成一组的“放大镜”，它看图片是分好几层、一步一步仔细看的，每一层关注的点都不一样： ‌第1层：找“边边角角”（初级特征）‌ ‌怎么找？‌ 用很多的“放大镜”（卷积核）在图片上滑动扫描。 ‌找什么？‌ 最简单的线条：横线、竖线、斜线、弯弯的线，或者颜色突然变化的地方。 ‌好比：‌ 你离远点看一张猫狗图，只能看到大概的轮廓和明显的色块边界。 ‌结果：‌ AI得到一堆“边缘图”和“斑点图”。 ‌第2层：拼出“小零件”（中级特征）‌ ‌怎么拼？‌ 把第一层找到的简单线条组合起来。 ‌拼什么？‌ 稍微复杂一点的图案形状：比如一个弯钩（可能是猫耳朵尖）、一个圆圈（可能是狗眼睛）、几条线交叉（可能是腿的轮廓）。 ‌好比：‌ 走近一点，你能看到猫的尖耳朵、狗的长鼻子、眼睛、大概的四肢位置。 ‌结果：‌ AI识别出一些更具体的局部形状。 ‌第3层及以后：组合成“关键部件”（高级特征）‌ ‌怎么组合？‌ 继续把第二层发现的“小零件”进行更复杂的组合。 ‌组合什么？如猫特征：尖尖的耳朵组合（可能）、更圆的瞳孔（可能）、特定的脸型轮廓、独特的毛发纹理。 ‌好比：‌ 你凑得很近或者很熟悉猫狗，能一眼认出“哦，这是典型的猫脸三角结构”。 ‌结果：‌ AI找到了能代表“猫性”的关键视觉组件。 🧩 ‌最后一步：综合判断（全连接层）‌ ‌收集线索：‌ 前面所有层找到的从简单到复杂的“特征线索”，都汇总到这里。 ‌“开会”决策：‌ AI像侦探一样，把这些线索（尖耳朵？圆眼睛？长鼻子？短毛？脸型？）放在一起掂量。 ‌计算概率：‌ 如果线索组合起来更像它以前“学过”的猫的特征，它就输出“这是猫的概率很高”。 ‌得出结论：‌ “我认为这张图里是猫！” 。