深度学习中的卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是深度学习中用于图像识别、视频分析等任务的核心模型。它是通过模仿生物视觉机制，利用卷积层、激活函数、池化操作和全连接层的层级结构来提取特征并进行分类。

CNN 核心组件解析 🔍

• 卷积层（Convolutional Layer）
  通过滤波器（Filter）滑动扫描图像，提取局部特征。

  

• 激活函数（Activation Function）
  常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，增强模型表达能力。

  

• 池化操作（Pooling Operation）
  通过最大池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling）降低数据维度。

  

• 全连接层（Fully Connected Layer）
  最终将特征映射到分类结果，通常位于网络末端。

  

实战应用案例 📊

1. 图像分类：使用CNN识别MNIST手写数字或CIFAR-10图像
2. 目标检测：结合R-CNN、YOLO等框架实现物体定位
3. 图像生成：通过生成对抗网络（GAN）进行风格迁移

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