卷积神经网络（CNN）实践教程 🤖

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中用于图像识别的经典架构。本教程将带你从零开始实践CNN模型的构建与训练。

🧱 基本步骤

1. 数据准备
   使用标准数据集（如MNIST或CIFAR-10）进行训练。

   

2. 模型构建
   通过卷积层、池化层和全连接层组合网络结构。

   

3. 训练与优化
   应用反向传播算法并调整超参数。

   

📚 代码示例（Python）

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

🌍 应用领域

• 图像分类（如猫狗识别）
• 目标检测（如车牌识别）
• 图像生成（如风格迁移）
• 医疗影像分析（如肿瘤检测）

🌐 扩展阅读

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• 神经网络入门指南 🚀
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