CNN (Convolutional Neural Network)，中文叫做「卷積神經網路」。我們可以把它想像成一種專門用來處理圖片的 AI 大腦。
CNN 的核心概念與原理
想像一下，我們人看東西，會先從整體輪廓、顏色開始，然後再慢慢聚焦到細節，像是眼睛、鼻子、嘴巴等等。CNN 的運作方式就跟我們的大腦看圖差不多，它會一層一層地去「看」圖片，然後找出圖片裡的各種「特徵」。CNN 主要由幾個重要的層次組成：
1. 卷積層 (Convolutional Layer)：
○ 比喻： 想像你有一堆不同形狀的「魔術濾鏡」。這些濾鏡很小，每次只會蓋住圖片的一小塊區域。
○ 運作： 這些「魔術濾鏡」會在圖片上滑動，每滑過一個地方，就會計算一個數值。這個數值可以看作是這個區域是否符合濾鏡所要找的「特徵」（例如：是不是一條邊緣、一個角、或一個特定形狀）。
○ 作用： 透過這些濾鏡，CNN 能夠自動從圖片中提取出各種局部特徵。一開始可能只是簡單的線條、紋理，到後面層次會變得越來越複雜，可能就會辨識出眼睛、輪子等高階特徵。
○ 優點： 這種方式不像傳統的網路要把整張圖片攤平處理，可以保留圖片的空間資訊，而且這些濾鏡可以重複使用在圖片的不同區域（這叫做「權重共享」），大大減少了模型需要學習的參數。
2. 池化層 (Pooling Layer)：
○ 比喻： 想像你在看一張圖片，但你並不需要看清楚每一個像素點，你只要抓住重點就好。池化層就像一個「精簡師」。
○ 運作： 它會在卷積層產生的特徵圖上，選取每個小區域中最重要的資訊（例如：最大值，叫做 Max Pooling）。然後把這些重要的資訊組合成一張更小的圖。
○ 作用： 這樣做的目的是減少資料量，降低計算負擔，同時也能讓模型對圖片的平移、縮放等變化更具穩健性（也就是說，就算貓咪稍微動了一下，模型還是能認出它是
貓）。
3. 全連接層 (Fully Connected Layer)：
○ 比喻： 經過卷積層和池化層的層層篩選，我們已經從圖片中提煉出很多「重點資訊」了。全連接層就像一個「決策中心」。
○ 運作： 它會把前面提煉出來的所有特徵「攤平」變成一串數字，然後送進傳統的神經網路進行最終的分類或判斷。
○ 作用： 例如，它會根據這些特徵判斷這張圖到底是貓、是狗、還是其他的東西。
CNN 的應用
CNN 因為它在處理圖像資料上的優異表現，被廣泛應用在我們生活中的許多地方：
● 影像辨識： 手機解鎖的 Face ID、辨識照片中的物體（例如 Google Photos 的自動分類）。
● 自動駕駛： 辨識道路上的行人、車輛、交通號誌，幫助車輛做出判斷。
● 醫療影像分析： 協助醫生分析 X 光片、MRI 影像，找出病灶。
● 安全監控： 自動識別異常行為或可疑人物。
● 智慧零售： 透過影像分析顧客行為、商品擺放等。
● 人臉辨識： 門禁系統、身份驗證。
● 語音辨識： 將聲音轉換成圖片（聲譜圖）後，也能用 CNN 來分析辨識。
生活化比喻說明
我們可以把 CNN 的辨識過程想像成一個偵探辦案的過程：
1. 輸入圖片 (Input Image)： 就像偵探拿到一張模糊的嫌犯照片。
2. 卷積層 (Convolutional Layer)： 偵探不會一次看清整張照片，他會用不同的「放大鏡」（卷積核），仔細檢查照片上的局部細節。第一個放大鏡找邊緣線條、第二個找鼻子形狀、第三個找眼睛特徵。每找到一個特徵，就記錄下來。
3. 池化層 (Pooling Layer)： 偵探把這些零碎的特徵記錄下來後，會把一些不那麼重要的細節忽略掉，只保留最重要的「關鍵特徵」（比如：最明顯的鼻子特徵、最特別的眼睛形狀）。這樣即使照片有點晃動或光線不好，他還是能抓住重點。
4. 全連接層 (Fully Connected Layer)： 最後，偵探綜合所有他找到的「關鍵特徵」，在大腦裡進行比對、分析，然後判斷出：「這張照片是李小明！」或者「這不是嫌犯！」
希望這樣能讓您對 CNN 有更清楚的理解。
