卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中用于图像识别、视频分析等任务的核心架构。其通过模仿生物视觉机制，能够自动提取空间特征，广泛应用于计算机视觉领域。

核心结构解析

1. 卷积层
   使用滤波器（kernel）扫描图像，提取局部特征

   *示例：检测边缘、纹理等低级特征*

2. 激活函数
   常用ReLU（Rectified Linear Unit）增强非线性表达能力

   *对比：Sigmoid/Tanh vs ReLU性能差异*

3. 池化操作
   通过最大值池化（Max Pooling）降低数据维度

   *作用：提升模型鲁棒性，减少过拟合*

4. 全连接层
   最终分类阶段，整合所有特征进行预测

   *应用场景：图像分类、目标检测等*

典型应用案例

• 📸 图像分类
  如MNIST手写数字识别，使用CNN可达到99%+准确率
  查看完整示例

• 🎯 目标检测
  YOLO、SSD等算法基于CNN实现实时物体定位
  深入学习目标检测

• 🖼️ 图像生成
  通过反卷积层（Deconvolution）生成逼真图像
  探索生成对抗网络

学习建议

• 📚 建议先掌握基础神经网络原理
• 🧪 通过Keras/TensorFlow实现简单CNN模型
• 🌐 参考卷积神经网络可视化教程理解特征映射过程

通过CNNs的学习，您将能够构建强大的图像处理系统。记得多实践，从经典数据集开始探索！