卷积神经网络（CNN）教程 🧠

什么是CNN？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度学习模型。其核心思想是通过卷积层提取局部特征，结合池化层降低维度，最终通过全连接层实现分类或回归。
🚀 应用场景：人脸识别、物体检测、图像分类、医学影像分析等。

CNN核心组件

• 卷积层
  使用滤波器（kernel）滑动扫描输入数据，提取特征。

  

• 池化层
  通过下采样操作（如最大池化、平均池化）减少计算量，增强鲁棒性。

  

• 激活函数
  常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，提升模型表达能力。

  

• 全连接层
  将前层提取的特征映射到最终输出（如分类标签）。

  

学习路径推荐

1. 先掌握基础数学知识（线性代数、概率论）
2. 学习Python编程与深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
3. 研究经典模型（如LeNet、VGG、ResNet）
4. 实践项目（如手写数字识别、图像分类竞赛）

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扩展阅读

• 深度学习入门：理论与实战
• 图像处理基础
• PyTorch官方文档

📌 提示：学习CNN时建议结合可视化工具（如TensorBoard）观察特征提取过程，加深理解。