卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别、图像分类等领域表现优异的神经网络模型。以下是一些基础的CNN教程内容。
基础概念
- 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
- 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间维度，减少计算量。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图映射到输出层。
实践步骤
- 数据准备：收集并预处理图像数据。
- 模型构建：使用卷积层、池化层和全连接层构建CNN模型。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
扩展阅读
更多关于CNN的深入内容，可以参考深度学习之CNN。