复数卷积神经网络（CV-CNN）是一种利用复数参数和变量进行特征提取和分类的深度学习模型。其主要特点是将包括输入数据、权值和偏置在内的所有元素表示为复数形式，从而在处理具有相位信息的数据时表现出独特的优势。
CV-CNN的基本结构通常包括输入层、多个卷积层、池化层和全连接层。在这些层中，所有的操作都基于复数进行，包括卷积、非线性激活函数的应用以及池化等步骤。这种网络结构能够有效地保号留信的幅度和相位特性，使其在处理如极化合成孔径雷达（PolSAR）图像等包含相位信息的数据时，比传统的实数卷积神经网络（RV-CNN）表现更佳。
在CV-CNN中，复数卷积层通过复数卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。这些特征图同样以复数形式存在，并通过非线性激活函数进行处理。池化层则用于减少特征图的维度，从而降低计算复杂度。
CV-CNN在多个领域中展现了其应用潜力。例如，在雷达信号处理中，CV-CNN能够更好地识别复杂信号，提高识别精度。此外，它也被应用于像分图类任务中，尤其是在需要利用相位信息的场景下，如极化SAR图像分类。
值得注意的是，CV-CNN不仅在理论上具有创新性，还通过实验验证了其在实际问题中的有效性。例如，在极化SAR图像分类中，CV-CNN相较于RV-CNN显示出更高的分类正确率。这表明CV-CNN在处理包含相位信息的数据时，能够更全面地利用输入信号的特征。
然而，CV-CNN的实现也面临一些挑战，如需要对损失函数、激活函数等进行复数化处理，并且在训练过程中需要使用复数域的梯度下降算法来更新网络参数。尽管如此，这些挑战并未阻碍CV-CNN在特定领域的广泛应用和发展潜力。
复数卷积神经网络（CV-CNN）是一种强大的深度学习工具，特别适用于需要处理相位信息的复杂信号和图像数据。其通过复数运算保留了信号的完整特征，从而在许多应用中取得了显著的性能提升