CNN 图像识别教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。本文将为您介绍 CNN 在图像识别领域的应用和基本原理。

基本概念

CNN 通过学习图像的特征来进行分类，其基本结构包括：

卷积层（Convolutional Layer）：提取图像特征。
池化层（Pooling Layer）：降低特征的空间维度。
全连接层（Fully Connected Layer）：进行最终的分类。

应用场景

CNN 在图像识别领域有着广泛的应用，例如：

图像分类：对图片进行分类，如动物、植物、风景等。
目标检测：检测图像中的物体及其位置。
人脸识别：识别图像中的人脸。

实践案例

以下是一个简单的 CNN 图像识别案例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

扩展阅读

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