卷积神经网络（CNN）入门教程 🧠
卷积神经网络是深度学习中用于图像识别的主流架构，其核心思想是通过卷积层提取局部特征，再通过池化层降低数据维度，最终由全连接层实现分类决策。以下是关键知识点：
1. 基础概念
- 卷积操作：通过滤波器（kernel）在图像上滑动，计算局部区域的加权和
- 激活函数：常用ReLU（Rectified Linear Unit）增强模型非线性表达能力
- 池化层：如Max Pooling通过取区域最大值实现空间降维
2. 典型结构
- 输入层（图像数据）
- 卷积层（提取特征）
- 激活层（引入非线性）
- 池化层（降维处理）
- 全连接层（最终分类）
3. 应用实例
- 图像分类：如MNIST手写数字识别
- 目标检测：如YOLO算法架构
- 图像生成：如GAN中的卷积操作
4. 扩展学习
想深入了解CNN的进阶技巧？可参考：
深度学习实战教程
或查看卷积神经网络可视化案例