卷积神经网络（CNN）基础教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中用于图像识别的核心模型。以下是其核心概念与实践指南：

1. 核心组成 🧩

• 卷积层：通过滤波器提取局部特征
• 激活函数：如ReLU用于引入非线性
• 池化层：降维处理（如Max Pooling）
• 全连接层：最终分类决策层

2. 工作流程 🔄

1. 输入图像通过卷积层生成特征图
2. 经过激活函数增强特征表达
3. 池化层降低数据维度
4. 多层堆叠实现特征分层抽象
5. 全连接层输出分类结果

3. 应用场景 📊

• 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 目标检测（YOLO、Faster R-CNN）
• 图像生成（GANs）
• 医疗影像分析 🏥
• 自动驾驶视觉处理 🚗

4. 学习资源 📚

点击查看CNN进阶教程
探索PyTorch实现案例
了解TensorFlow框架应用

通过实践项目掌握CNN参数调优技巧，建议从经典CIFAR-10数据集开始训练 🚀