TensorFlow卷积神经网络（CNN）详解 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中用于图像处理的核心架构，广泛应用于计算机视觉领域。以下为关键概念与实践指南：

核心组件 🛠️

• 卷积层：通过滤波器提取局部特征
• 池化层：降低空间维度（如最大池化、平均池化）
• 全连接层：最终分类决策层

实现步骤 📌

1. 导入TensorFlow库

   import tensorflow as tf
   

2. 构建模型

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
       # ... 其他层
   ])
   

3. 编译与训练

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
   model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)
   

应用场景 🌍

• 图像识别：如MNIST手写数字分类
• 物体检测：YOLO等目标检测模型
• 医学影像分析：肿瘤分类与病变检测

扩展学习 📚

如需深入理解CNN原理，可参考：
深度学习基础
或探索更复杂的模型架构：
Transformer模型详解

📌 提示：TensorFlow提供了tf.keras.layers模块简化CNN构建，建议结合官方文档实践。