深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。本教程将带您入门CNN，并通过实践项目加深理解。

1. CNN基本概念

CNN是一种特殊的多层感知器，能够自动从原始图像数据中学习特征。

1.1 卷积层

卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。

1.2 池化层

池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。

1.3 全连接层

全连接层将特征图映射到输出类别。

2. 实践项目

以下是一个简单的CNN实践项目，用于识别猫和狗。

2.1 数据准备

首先，您需要准备一个包含猫和狗图像的数据集。

2.2 构建模型

使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建CNN模型。

# TensorFlow示例
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

2.3 训练模型

使用训练数据训练模型。

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

2.4 评估模型

使用测试数据评估模型性能。

model.evaluate(test_data, test_labels)

3. 扩展阅读

更多关于深度学习和CNN的内容，您可以参考以下链接：

Cat
Dog