卷积神经网络（CNN）教程 💡

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域中用于图像识别、目标检测等任务的核心模型。其通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，高效提取图像特征。

核心结构解析 🔍

1. 卷积层

   • 使用滤波器（kernel）滑动扫描输入数据
   • 通过非线性激活函数（如ReLU）增强特征表达
   • 📎 了解卷积操作细节

2. 池化层

   • 降维处理，保留关键特征（如最大池化）
   • 减少参数数量，提升计算效率
   • 🖼 查看池化层示意图

3. 全连接层

   • 将特征映射到分类输出
   • 通常位于网络末尾，用于最终预测
   • ⚙ 探索全连接层实现

典型应用场景 🎯

• 图像分类：如识别手写数字（MNIST）
• 目标检测：如YOLO算法实现
• 图像分割：如语义分割任务
• 风格迁移：结合CNN提取艺术风格特征

学习进阶资源 📚

• CNN与激活函数详解
• 损失函数在CNN中的应用
• 深度学习框架实战：PyTorch/CNN