卷积神经网络（CNN）入门教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域的重要模型，广泛应用于图像识别、目标检测等任务。以下是关于CNN的基础知识梳理：

核心组件解析

• 卷积层 🧱
  通过滤波器（kernel）提取局部特征，例如边缘、纹理等。

  

• 激活函数 📈
  常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，提升模型表达能力。

  

• 池化层 📊
  通过最大池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度，保留关键特征。

  

应用场景

• 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 目标检测（如YOLO、ResNet）
• 图像生成（如GANs中的卷积操作）

扩展阅读

若需深入了解CNN进阶内容，可参考：
/ai-tutorials/神经网络概述
或探索更多实战案例：
/ai-tutorials/cnn-image-classification-example

📌 提示：CNN的卓越性能源于其对空间层次结构的建模能力，是计算机视觉领域的基石之一！