🎉 卷积神经网络（CNN）教程

什么是卷积神经网络？

卷积神经网络是一种专为处理网格数据（如图像、视频）设计的深度学习模型，通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，自动提取空间层次特征。其核心思想是利用局部感知和参数共享减少计算量，提升模型效率。

CNN 核心组件解析

1. 卷积层
   通过滤波器（kernel）滑动扫描输入数据，提取特征。

   *示例：检测图像中的边缘、纹理等局部特征*

2. 池化层
   降低数据维度，增强平移不变性。常见类型有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

   *示例：保留关键特征的同时减少计算量*

3. 全连接层
   将提取的特征映射到最终输出（如分类标签）。

   *示例：结合特征进行最终决策*

实际应用场景

• 图像分类：如识别手写数字（MNIST）或物体（CIFAR-10）
• 目标检测：如YOLO、Faster R-CNN等模型
• 图像生成：如GANs中的生成器网络
• 自然语言处理：通过1D卷积处理文本数据

学习路径推荐

1. 先掌握基础数学知识：深度学习数学基础
2. 学习PyTorch/TensorFlow框架：深度学习框架入门
3. 实践项目：CNN图像分类实战

扩展阅读

• 卷积神经网络的优缺点分析
• 最新CNN研究进展

📌 提示：理解CNN需要结合可视化工具观察特征图变化，可尝试使用深度学习可视化教程辅助学习