CNN图像分类实战教程

🧠 什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像）设计的深度学习模型。其核心思想通过卷积层提取局部特征，再经池化层降低维度，最终通过全连接层实现分类。

📌 实战步骤

1. 数据准备
   使用MNIST数据集（手写数字识别）作为入门案例：

   *数据集样本示例*

2. 模型构建

   • 添加卷积层（如Conv2D(32, (3,3), activation='relu')）
   • 使用最大池化层（MaxPooling2D((2,2))）
   • 展平特征图并连接全连接层
   

3. 训练与评估
   通过交叉熵损失函数和Adam优化器训练模型，最后用测试集验证效果：

   

📚 扩展阅读

想要深入了解CNN原理？可以访问我们的深度学习基础教程进一步学习！

🧪 小贴士

• 尝试用不同激活函数（如ReLU vs Sigmoid）观察效果差异
• 调整卷积核大小（3x3 vs 5x5）对模型性能的影响
• 使用更复杂的模型（如ResNet）进行高级图像分类任务