卷积神经网络训练的是什么

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型，其核心目标是通过自动学习图像数据的特征提取来实现图像识别、分类或分割等功能。

CNNs的核心思想是通过卷积操作，将图像空间中的局部模式（如边缘、纹理）转换为抽象特征，从而在模型的深层层捕捉更高级的抽象结构。训练过程中，网络通过反向传播调整各个卷积核的权重，使模型能够自动学习数据的内在规律。例如，在图像处理任务中，CNN可以提取图像中的物体形状、颜色分布等关键特征，从而提升模型的准确性和鲁棒性。

除了图像处理，CNNs还广泛应用于语音识别、医学影像分析等领域，通过优化参数和优化算法（如梯度下降、Adam等）来提高模型性能。训练过程中，数据集的选择、预处理（如归一化、裁剪等）以及损失函数的设计（如交叉熵、均方误差等）都会影响模型的表现。此外，CNNs在训练过程中常面临过拟合的问题，解决方法包括使用正则化技术、迁移学习等策略。