卷积神经网络（CNN）教程 – 使用Jupyter Notebook进行实战

🚀 什么是CNN？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种专为图像识别设计的深度学习架构，通过卷积层提取局部特征，池化层降低数据维度，最终通过全连接层实现分类。

📝 实战步骤

环境准备
在Jupyter Notebook中安装必要的库：
```
pip install tensorflow numpy matplotlib
```
- 点击下载示例数据集（含CIFAR-10图像）

数据加载与预处理
使用tensorflow.keras.datasets加载数据，并进行归一化处理：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

构建CNN模型
示例代码：

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

训练与评估
编译模型并训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

查看完整训练过程演示

🧠 扩展知识

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