卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、分类和处理的强大工具。本教程将带你入门CNN的基本概念和实现。

CNN 简介

CNN是一种特殊的神经网络，专门用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像的特征。

CNN 架构

以下是CNN的基本架构：

  1. 输入层：接收原始图像数据。
  2. 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
  3. 池化层：降低特征图的维度，减少计算量。
  4. 全连接层：将提取的特征进行分类。

实现步骤

以下是一个简单的CNN实现步骤：

  1. 数据预处理：对图像进行缩放、归一化等操作。
  2. 构建模型：使用卷积层、池化层和全连接层构建模型。
  3. 训练模型：使用训练数据训练模型。
  4. 评估模型：使用测试数据评估模型性能。

代码示例

以下是一个简单的CNN代码示例：

# 代码示例

扩展阅读

更多关于CNN的资料，请参考以下链接：

Convolutional Neural Network