卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络是深度学习中用于图像处理的经典模型，广泛应用于计算机视觉领域。以下是使用 PyTorch 构建 CNN 的核心内容：

1. 基本概念 📘

卷积层：通过滤波器提取局部特征（如边缘、纹理）
池化层：降低空间维度（常用 Max Pooling）
激活函数：引入非线性（如 ReLU）
全连接层：最终分类决策

卷积神经网络结构

2. PyTorch 实现步骤 🧰

导入必要库：
```
import torch
import torch.nn as nn
```

定义网络结构：

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, 3),  # 输入通道3，输出通道16
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

训练模型：
- 使用 torch.optim.Adam 优化器
- 通过 loss_function 计算误差
- 执行反向传播更新参数

PyTorch代码示例

3. 应用案例 🎯

图像分类：如 MNIST 手写数字识别
目标检测：YOLO 或 Faster R-CNN 框架
图像生成：GANs 中的判别器网络

图像识别应用

扩展学习 📚

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注：本文内容基于技术教程，如需其他语言版本请访问对应路径 🌍