卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常流行的模型，主要用于图像识别和图像处理任务。下面是一些基础的CNN概念和操作。
1. 卷积层
卷积层是CNN的核心，它通过卷积操作提取图像特征。以下是一些常见的卷积层：
- 卷积核：一个小的权重矩阵，用于提取图像特征。
- 步长：卷积核在图像上移动的步长。
- 填充：在图像边缘添加零填充，以保持输出图像的大小。
2. 激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。以下是一些常见的激活函数：
- Sigmoid：输出值介于0和1之间。
- ReLU：输出值大于0时为1，否则为0。
- Leaky ReLU：ReLU的改进版本，允许小于0的梯度通过。
3. 最大池化层
最大池化层用于减少特征图的尺寸，同时保持重要的特征。以下是一些常见的池化操作：
- 最大池化：在池化窗口中取最大值。
- 平均池化：在池化窗口中取平均值。
4. 示例图片
以下是一张CNN的示例图片，展示了卷积层和激活函数：
5. 深度学习教程
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