卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的核心模型。其通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够高效提取图像特征并实现分类任务。以下是关键知识点梳理：

1. 核心结构解析

• 卷积层：使用滤波器（kernel）滑动扫描图像，提取局部特征（如边缘、纹理）
• 池化层：降维操作（如最大池化、平均池化），减少参数数量并增强平移不变性
• 全连接层：最终分类层，将特征映射到具体类别输出

2. 应用场景示例

• 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）
• 图像生成（如GANs中的生成器网络）

3. 学习资源推荐

• CNN基础原理详解：深入理解卷积操作与激活函数
• PyTorch实战教程：包含代码示例与可视化演示
• 经典论文复现：LeNet、AlexNet等模型实现指南

4. 进阶技巧

• 使用ReLU激活函数提升非线性表达能力
• 通过Dropout防止过拟合
• 应用Batch Normalization加速训练过程

📘 提示：理解CNN需要结合数学公式与可视化示例，建议配合数学原理专栏学习