1. CNN简介

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像）设计的深度学习模型。通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN能够自动提取空间特征，广泛应用于图像分类、目标检测等领域。

1.1 核心结构

  • 卷积层：使用滤波器（kernel）扫描输入数据，提取局部特征（🧠）
  • 池化层：降低空间维度，增强平移不变性（📍）
  • 全连接层：最终分类决策（✅）
卷积神经网络结构

2. 实战代码示例

使用Python和Keras实现一个简单的CNN模型： 

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

2.1 代码解析

  • Conv2D：卷积层，32个滤波器，感受野3x3
  • MaxPooling2D：最大池化，缩小特征图尺寸
  • Dense：全连接层，输出类别概率
Keras实现CNN

3. 应用场景与扩展

3.1 典型应用

  • 📸 图像分类（如MNIST手写数字识别）
  • 🎯 目标检测（如YOLO、SSD）
  • 🧩 图像生成（如GANs）

3.2 学习资源

图像识别应用

4. 小结

CNN通过分层特征提取机制，显著提升了图像处理任务的性能。建议结合实践项目加深理解，例如使用CNN进行图像分类的教程。