TensorFlow Keras 卷积神经网络（CNN）资源

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。以下是一些关于 TensorFlow Keras 中 CNN 的资源：

1. CNN 简介

卷积神经网络是一种特殊的多层感知器，其结构类似于人类大脑的视觉皮层。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地提取图像特征并进行分类。

2. TensorFlow Keras CNN 示例

以下是一个使用 TensorFlow Keras 构建简单的 CNN 模型的示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

3. 扩展阅读

更多关于 TensorFlow Keras CNN 的内容，请参考以下链接：

• TensorFlow Keras 官方文档 - 卷积层
• TensorFlow Keras 官方文档 - 模型构建

4. 图片展示

下面是卷积神经网络中的一个卷积层示例：