卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习技术，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。本教程将带你入门CNN的基本概念和实现。
CNN 基本概念
1. 卷积层
卷积层是CNN的核心部分，通过卷积操作提取图像特征。
2. 池化层
池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
3. 全连接层
全连接层将特征图中的特征进行整合，用于分类或回归。
CNN 实现
以下是一个简单的CNN实现示例，使用了Python的TensorFlow库。
import tensorflow as tf
# 创建卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))
# 创建池化层
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))
# 创建全连接层
dense = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([conv1, pool1, dense])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)