卷积神经网络是深度学习中处理图像数据的核心工具，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等领域。以下是关于CNN的基础知识与实践指南：
核心概念 🔍
- 卷积层：通过滤波器（kernel）提取局部特征，如边缘、纹理等
- 激活函数：常用ReLU（Rectified Linear Unit）增强非线性表达能力
- 池化层：通过最大值池化（Max Pooling）降低数据维度，保留关键特征
应用场景 📊
- 图像分类：如识别手写数字（MNIST数据集）
- 目标检测：如检测图像中的物体位置与类别
- 图像生成：如使用GAN生成艺术作品
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学习资源 📚
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小贴士 📝
- 使用
padding=1保持输入输出尺寸一致 - 通过
stride=2实现特征图下采样 - 添加
Dropout层防止过拟合