深度学习 CNN 基础教程

深度学习中的卷积神经网络（CNN）是图像识别和处理的强大工具。以下是一些关于 CNN 基础的教程资源。

教程列表

1. CNN 基础理论

   • CNN 的基本概念和原理
   • 卷积层、池化层和全连接层

2. 实践操作

   • 使用 TensorFlow 或 PyTorch 实现 CNN
   • 代码示例和解释

3. 常见问题解答

   • CNN 中的过拟合和欠拟合
   • 如何选择合适的网络结构和参数

4. 扩展阅读

   • CNN 原理解析
   • TensorFlow CNN 教程

图片示例

代码示例

# 使用 PyTorch 创建一个简单的 CNN
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 7 * 7, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 7 * 7)
        x = self.fc1(x)
        return x

希望这些资源能帮助您更好地理解 CNN 的基础。如果您有其他问题，欢迎在 社区论坛 上提问。