CNN 教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，常用于图像识别、图像分类等领域。以下是一些关于 CNN 的基本概念和教程。

基本概念

• 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心部分，用于提取图像特征。
• 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性因素，使模型具有学习能力。
• 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。

教程资源

• CNN 基础教程：这是一篇关于 CNN 基础知识的详细教程。
• TensorFlow 官方文档 - CNN：TensorFlow 官方提供的 CNN 教程，适合初学者。

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总结

CNN 是一种强大的深度学习模型，适用于图像识别和分类等任务。通过学习 CNN，您可以更好地理解深度学习的基本原理和应用。

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