卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种广泛应用的深度学习模型，其核心工作流程包括输入层、特征提取、中间层、池化操作、全连接层和输出层的组合。通过卷积核的局部特征提取，CNN能够捕捉图像中的局部模式，并在池化层中进行特征的降维，最终通过全连接层将局部特征映射到最终的分类结果。

输入层
卷积神经网络的第一步是将输入数据（如图像）通过标准的图像预处理步骤进行准备，通常包括归一化、裁剪和增强。输入数据通常被转换为二维的矩阵形式，以符合卷积核的输入需求。

特征提取阶段
通过卷积操作，CNN在输入数据上进行局部特征的提取。卷积核（滤波器）通过滑动窗口在图像上移动，逐步检测图像中的相似区域。例如，在图像分割任务中，CNN可以通过多个卷积层提取不同尺度的特征，最终捕捉图像中的关键区域。

中间层与池化操作
在特征提取完成后，CNN引入池化操作，进一步降低特征的空间维度。池化层（如最大池化、平均池化）通过缩减输入图像的大小，使得特征更加平滑，同时保留局部信息。例如，在卷积层之后，池化操作可以将特征映射到更小的单元，从而避免过拟合。

全连接层
经过池化处理后的特征被传递至全连接层，该层对特征进行分类运算。全连接层的层数和神经元数量决定了模型的复杂度，同时决定了其在分类任务中的性能。例如，在图像分类任务中，全连接层的输出可以是概率分布，用于最终的分类决策。

输出层
全连接层的输出通常是一个向量，代表该层的特征概率。最终，神经网络通过输出层将这些概率传递给下一层，从而完成对输入数据的分类或预测。

总结
卷积神经网络的工作流程不仅涉及数据的预处理、特征的提取和转换，还依赖于多个卷积操作和池化操作的组合。通过这种方式，CNN能够有效捕捉图像中的局部特征，并在不同尺度上进行降维，从而实现对复杂数据的有效处理和分类。这一过程体现了深度学习在图像处理中的核心优势，也为后续的模型优化提供了基础。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。