以更低的参数量、更高的效率，自动学习图像的层次化特征—— 从底层的边缘、纹理，到中层的形状、结构，再到高层的物体、语义，完美契合人类视觉的认知逻辑。LeNet 开启了 CNN 的先河，AlexNet 推动 CNN 进入深层时代，而后续的 VGG、ResNet 等架构则在 “更深、更高效” 的方向上不断突破。未来，随着算力的提升和算法的创新，CNN 将在图像分割、目标检测、自动驾驶等领域发挥更大的作

从性能来看，在精度与速度的平衡上，YOLOv4 表现亮眼。从 PPT 中的对比图能看到，它在 FPS（帧率）和精度指标上，全面超越 YOLOv3，同时优于 ASFF、Center Mask 等模型，甚至在部分场景下可与 EfficientDet 媲美，真正实现了 “Optimal Speed and Accuracy”。此外，YOLOv4 的工作量极大，做了全面的消融实验，几乎涵盖了当时能尝试的改

贝叶斯定理解决了 “由果推因” 的问题，但如果数据有多个特征（比如邮件包含多个单词），计算 “多特征的联合似然” 会非常复杂。这就是 “朴素” 的核心含义 —— 虽然这个假设在现实中不一定完全成立（比如文本中 “机器学习” 和 “人工智能” 可能相关），但它能让模型变得简单、高效，且在很多场景下效果很好。这是我们熟悉的概率计算 —— 已知 “原因”（球的比例），求 “结果”（摸出某颜色球的概率），