CNN 架构教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、自然语言处理等任务的重要模型。本教程将介绍 CNN 的基本架构及其应用。

CNN 架构概述

CNN 的架构通常包含以下几个部分：

卷积层（Convolutional Layer）：用于提取图像特征。
池化层（Pooling Layer）：用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
全连接层（Fully Connected Layer）：用于分类和回归任务。

卷积层

卷积层是 CNN 的核心部分，通过卷积操作提取图像特征。以下是一个简单的卷积层示例：

输入：一个三维的图像特征图（例如，高度为 28，宽度为 28，通道数为 1）。
卷积核：一个二维的权重矩阵，用于提取局部特征。
步长：卷积核在图像上滑动的步长。
填充：卷积核在图像边缘的填充方式。

池化层

池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。常见的池化方式有最大池化和平均池化。

全连接层

全连接层用于将特征图映射到分类或回归任务的结果。在 CNN 的最后一层通常是一个全连接层，用于分类任务。

实践案例

以下是一个使用 Keras 库构建 CNN 模型的简单例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

扩展阅读

想要了解更多关于 CNN 的知识，可以阅读以下教程：

深度学习教程