🧠 CNN 实现指南 📊

卷积神经网络（CNN）是图像识别领域的核心技术，以下是实现CNN的关键步骤：

1. 数据预处理

   • 将图像转换为标准化格式（如RGB通道归一化）
   • 使用ImageDataGenerator进行数据增强（旋转/翻转/缩放）
   • 示例代码：

     from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator  
     datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=20)
     

2. 模型构建

   • 添加卷积层（如Conv2D）提取局部特征
   • 使用ReLU激活函数（🧠 神经元非线性响应）
   • 添加池化层（如MaxPooling2D）降低维度
   • 示例结构：

     model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(224,224,3)))
     

3. 训练优化

   • 选择Adam优化器（🚀 自适应学习率算法）
   • 使用交叉熵损失函数（📊 分类任务常用）
   • 添加Dropout层防止过拟合（🛑 正则化技术）
   • 示例配置：

     model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
     

如果你正在实践CNN，可以参考我们的机器学习模型库获取更多实现示例。需要可视化不同层的效果吗？这里有一些相关图片供你参考：