🧠 卷积神经网络（CNN）教程

📘 什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理网格数据（如图像、视频）设计的深度学习模型。其核心思想是通过卷积层（Convolutional Layer）自动提取空间层次特征，例如边缘、纹理和物体轮廓。

📌 核心组件

• 卷积层（Conv Layer）：使用滤波器（kernel）滑动扫描输入数据，提取局部特征
• 池化层（Pooling Layer）：降低数据维度，增强平移不变性
• 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征映射到输出结果

🧩 CNN 的工作原理

1. 输入图像通过卷积层进行特征提取
2. 激活函数（如ReLU）增强非线性表达能力
3. 池化层压缩特征图尺寸
4. 多层堆叠形成深度网络
5. 最终通过全连接层输出分类结果

🌐 典型应用场景

• 图像分类（如MNIST手写体识别）
• 目标检测（如YOLO算法）
• 图像分割（如U-Net架构）
• 人脸识别与风格迁移

📚 扩展学习资源

若想深入理解CNN的实现细节，可参考以下内容：

• 深度学习基础教程
• Keras实战：CNN图像分类
• PyTorch框架入门

📌 小贴士

• 使用ReLU激活函数能有效缓解梯度消失问题
• 池化操作通常选择最大池化（Max Pooling）
• 可通过可视化工具（如TensorBoard）观察特征图变化