1. 什么是CNN？

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别的主流架构，其核心思想通过卷积层提取局部特征，结合池化层降低维度，最终通过全连接层实现分类。

CNN结构图

2. 构建CNN的步骤

2.1 准备数据集

  • 使用标准数据集（如MNIST、CIFAR-10）或自定义数据
  • 数据需进行归一化和数据增强（如旋转、翻转）
  • 📌 本站推荐：数据预处理详解

2.2 设计网络结构

  • 卷积层（Conv2D）：通过滤波器提取特征
  • 池化层（MaxPooling）：压缩特征图，减少计算量
  • 激活函数（ReLU）：引入非线性，增强模型表达能力
  • 全连接层（Dense）：最终分类决策
卷积层结构

2.3 编译与训练模型

  • 选择优化器（如Adam）和损失函数（如交叉熵）
  • 使用model.fit()进行训练，监控验证准确率
  • 调整超参数（学习率、批次大小）优化性能

3. 实战代码示例（Keras）

from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 模型优化技巧

  • 添加Dropout层防止过拟合
  • 使用Batch Normalization加速训练
  • 尝试不同卷积核大小（如5x5、7x7）
池化操作

5. 扩展学习

📌 提示：训练时若遇到过拟合，可尝试增加正则化项或使用早停法（Early Stopping）。