《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》
卷积神经网络（CNN）在图像和语音识别等领域取得显著成就，卷积核作为其核心组件发挥关键作用。卷积核是滑动于输入数据上的小矩阵，通过卷积操作提取特征，参数共享机制减少模型复杂度并提高鲁棒性。不同类型的卷积核（如标准、深度可分离和扩张卷积核）适用于多种任务，为CNN的成功奠定基础。
《深度剖析：一文读懂卷积神经网络中的感受野》
感受野是卷积神经网络（CNN）中关键概念，指神经元在输入数据中对应的区域大小。它影响模型对特征的捕捉能力，决定局部与全局特征的提取。单层卷积的感受野由卷积核大小、步长和填充决定；多层卷积时感受野会逐层累加扩大。合适感受野能提升模型性能，过大或过小都会影响效果。调整感受野可通过改变卷积核大小、步长或使用空洞卷积实现。深入理解感受野有助于优化CNN设计，推动AI技术发展。