卷积神经网络（CNN）教程 🧠🖼️

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中专为图像处理设计的高效模型，广泛应用于图像分类、目标检测等领域。以下是核心内容概览：

1. CNN 基本结构

• 卷积层：通过滤波器（kernel）提取局部特征，如边缘、纹理
• 池化层：降低数据维度，增强平移不变性（如最大池化、平均池化）
• 全连接层：将特征映射到最终输出（如分类标签）

2. 关键技术点

• 特征图（Feature Map）：卷积操作生成的输出矩阵
• 激活函数：常用 ReLU（Rectified Linear Unit）增强非线性表达
• 参数共享：滤波器在图像不同区域复用，减少计算量
• 权重训练：通过反向传播优化滤波器参数

3. 实战应用建议

• 尝试实现 MNIST 手写数字识别（点击查看教程）
• 使用 PyTorch 或 TensorFlow 构建图像分类模型
• 参考 CNN 在图像风格迁移中的应用 拓展知识

4. 学习路径推荐

• 基础：神经网络入门指南
• 进阶：循环神经网络（RNN）详解
• 可视化：深度学习模型结构图解析

如需进一步理解 CNN 的数学原理或优化技巧，可点击上方链接深入学习！📚🔍