深度学习 - 卷积神经网络教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、物体检测等领域的重要模型。以下是一些基础的CNN教程内容。

1. CNN基础

CNN通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。

卷积层：通过卷积核与图像进行卷积操作，提取局部特征。
池化层：降低特征图的尺寸，减少计算量。
全连接层：将提取的特征进行组合，进行分类。

2. CNN应用

CNN在图像识别、物体检测等领域有着广泛的应用。

图像识别：例如，使用CNN识别猫和狗。
物体检测：例如，在图片中检测出多个物体。

3. CNN代码示例

以下是一个简单的CNN代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 扩展阅读

更多关于CNN的教程和案例，请参考深度学习教程。