深度学习教程：卷积神经网络（CNN）源代码分析

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中常用的模型，特别适用于图像识别任务。以下是对CNN源代码的简要分析。

CNN基本结构

CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

卷积层：通过卷积核提取图像特征。
池化层：降低特征图的分辨率，减少计算量。
全连接层：将提取的特征映射到类别。

代码示例

以下是一个简单的CNN代码示例：

import tensorflow as tf

def cnn_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
    return model

# 创建模型
model = cnn_model((32, 32, 3))
model.summary()

扩展阅读

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