卷积神经网络（CNN）基础教程🧠

什么是卷积神经网络？

卷积神经网络是一种专为图像处理设计的深度学习模型，通过卷积层（🧩）、池化层（🖼️）和全连接层（🧠）的层级结构，自动提取图像特征并进行分类。

核心概念解析

1. 卷积操作
   使用滤波器（kernel）滑动遍历来提取局部特征，如边缘、纹理等。

   

2. 池化层
   通过下采样（如最大池化）降低数据维度，保留关键信息。

   

3. 激活函数
   引入非线性能力，常用ReLU（Rectified Linear Unit）提升模型表现。

   

4. 全连接层
   将特征映射到最终分类结果，类似传统神经网络的输出层。

   

应用场景

• 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 目标检测（如YOLO算法）
• 图像分割（如医学影像分析）
• 人脸识别（如OpenCV中的应用）

扩展学习

如需深入了解神经网络基础，可访问：
深度学习入门教程

实践建议

1. 从经典案例（如CIFAR-10）开始动手实践
2. 尝试调整滤波器大小和数量观察效果差异
3. 结合迁移学习技术加速模型收敛

📘 提示：理解CNN需掌握线性代数和概率基础，建议先学习数学基础课程