卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理网格数据（如图像）设计的深度学习模型。以下是核心概念与实现步骤：

1. CNN 基本结构

• 卷积层：通过滤波器（kernel）提取局部特征
• 池化层：降低空间维度，增强平移不变性（如最大池化）
• 全连接层：最终分类层，将特征映射到输出类别

2. 实战应用

• 图像分类：如 MNIST 手写数字识别
• 目标检测：结合 RPN 网络实现区域提议
• 语义分割：使用 U-Net 架构进行像素级预测

👉 扩展学习：深度学习基础教程 可帮助理解底层原理
👉 进阶实践：CNN 在计算机视觉中的应用案例

3. 工具推荐

• 框架：TensorFlow / PyTorch
• 可视化：TensorBoard 或 Netron 在线工具
• 数据集：CIFAR-10 / ImageNet

📌 提示：训练 CNN 时需注意过拟合问题，可尝试数据增强或正则化技术
🚀 实践建议：从简单模型（如 LeNet）开始，逐步增加网络深度