TensorFlow 卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络是深度学习中处理图像数据的核心工具，TensorFlow 提供了强大的框架来实现和训练 CNN 模型。以下是学习路径和关键知识点：

📚 学习步骤

1. 安装 TensorFlow
   点击此处获取安装指南 🚀

2. 构建基础 CNN 模型

   # 示例代码片段
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
       # 更多层...
   ])
   

3. 训练与优化

   • 使用 model.fit() 进行训练
   • 添加 Dropout 层防止过拟合
   • 可视化训练过程：训练损失曲线

4. 应用案例

   • 图像分类（如 MNIST 数据集）
   • 目标检测与图像分割
   • 生成对抗网络（GAN）基础

📷 图片展示

💡 小贴士

• 使用 tf.keras.layers.Flatten() 将特征图展平为一维向量
• 尝试不同的激活函数（如 ReLU、LeakyReLU）
• 参考 TensorFlow 官方文档 深入学习 API

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