CNN（Convolutional Neural Network）是一種經典的卷積神經網絡模型，它由很多個簡單的、互相連接的「節點」組成。這些節點可以看作是人工神經元，每個節點都有一個權重和一個偏置項。
CNN的主要功能是圖像分類或對象檢測。它通過從輸入圖像中提取特徵來實現這一功能。在訓練階段，CNN會學習如何將其他圖像區分開來，也就是說，它會學習如何識別不同的物體、人臉、車輛等。
下面是關於CNN的更多科普信息：
數據集使用：目前最常用的CNN數據集是CIFAR-10，該數據集包含了10000張手寫數字圖片。
架構：CNN採用了深度循環層（Deep Recurrent Layers, DRLs）來解決高維空間到二進位空間的映射問題。DRLs允許CNN利用已經處理過的時間步長上下文信息來預測下一個時間步長的輸出。
GPU加速：為了加速訓練過程，研究人員還使用了CUDA並行化技術。此外，Facebook/Carnegie Mellon大學合作開發的PyTorch庫也使得CNN的訓練變得更加高效。
Outlier detection:除了傳統的2D平移、縮放、旋轉等方式之外，近年來基於光流場景感知的異常檢測方法受到廣泛關注。