本文将介绍如何使用 TensorFlow Keras 构建卷积神经网络（CNN）。CNN 是处理图像数据的一种非常有效的方法，常用于图像识别、图像分类等任务。
什么是 CNN？
CNN（卷积神经网络）是一种特殊的神经网络，它通过学习图像中的局部特征来识别图像。与传统的神经网络相比，CNN 能够自动提取图像中的特征，无需人工设计特征。
CNN 的结构
CNN 的基本结构包括以下几个部分：
- 卷积层（Convolutional Layer）：用于提取图像中的局部特征。
- 激活函数（Activation Function）：用于增加网络的非线性能力。
- 池化层（Pooling Layer）：用于降低特征图的维度，减少计算量。
- 全连接层（Dense Layer）：用于进行分类或回归。
示例代码
以下是一个简单的 CNN 模型示例：
import tensorflow as tf
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((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'])
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图片示例
以上是 CNN 模型的一个简单示例，希望对您有所帮助。