卷积神经网络（CNN）入门教程 🧠
卷积神经网络是深度学习中用于图像识别的基石技术，其核心思想通过卷积层提取局部特征，再利用池化层降低数据维度，最终通过全连接层实现分类。以下是关键概念与实现步骤：
1. CNN 核心组件
- ⚙️ 卷积层：使用滤波器（kernel）滑动图像，提取边缘、纹理等特征
- 🧊 激活函数：如 ReLU，引入非线性特性
- 🧩 池化层：常用最大池化（Max Pooling），压缩特征图尺寸
- 🧮 全连接层：将特征映射到最终输出（如分类标签）
2. 实战案例
- 使用 PyTorch 或 TensorFlow 构建简单 CNN 模型
- 训练 MNIST 数据集（手写数字识别）
- 部署模型到生产环境：查看完整代码示例
3. 进阶方向
- 探索迁移学习：从零实现 ImageNet 分类
- 学习 CNN 变体：如 ResNet、YOLO 等
如需更深入理解深度学习基础，可访问：深度学习入门 📚