卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，常用于图像识别、图像分类等任务。本教程将简要介绍 CNN 的基本概念和实现方法。

基本概念

CNN 由卷积层、池化层和全连接层组成。以下是每个层的简要说明：

  • 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层：将提取的特征进行线性组合，得到最终的输出。

实现方法

以下是一个简单的 CNN 模型实现：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(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'])

扩展阅读

想要了解更多关于 CNN 的知识，可以阅读以下文章：

图片示例

卷积神经网络结构示意图：

CNN_structure