卷积神经网络（CNN）教程 🤖

卷积神经网络是深度学习中用于图像识别和处理的核心技术之一，其结构模仿生物视觉机制，通过卷积层、池化层和全连接层的组合实现特征提取与分类。以下是关键知识点梳理：

1. 核心概念

• 卷积层：使用滤波器（kernel）扫描输入数据，提取局部特征（如边缘、纹理）
• 池化层：降维操作（如最大池化 MaxPooling），提升模型鲁棒性
• 激活函数：ReLU、Sigmoid 等非线性函数增强模型表达能力
• 全连接层：最终分类层，将特征映射到具体类别标签

2. 典型应用场景

• 图像分类（如 MNIST 手写数字识别）
• 目标检测（如 YOLO 算法）
• 图像生成（如 GANs 中的生成器网络）

3. 学习路径推荐

• 基础入门：深度学习入门教程
• 进阶实践：PyTorch 实现 CNN 案例
• 可视化工具：TensorBoard 使用指南

4. 训练技巧

• 数据增强：通过旋转、翻转等操作扩展训练集
• 迁移学习：使用预训练模型（如 ResNet）加速训练
• 正则化：Dropout 和 Batch Normalization 防止过拟合

如需更深入理解 CNN 的数学原理，可参考 卷积神经网络数学详解 路径。🎉