深度学习之卷积神经网络教程

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要模型，常用于图像识别、视频分析等领域。本教程将带你入门CNN，并逐步深入理解其原理和应用。

基本概念

卷积操作

卷积操作是CNN的核心，它通过卷积核在图像上滑动，提取局部特征。

池化操作

池化操作用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保持重要特征。

激活函数

激活函数为神经网络提供非线性，使模型能够学习复杂的关系。

实践案例

以下是一个简单的CNN模型示例，用于图像分类：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

扩展阅读