本文将介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念和实践方法。CNN 是深度学习中用于图像识别、分类和处理的强大工具。以下是一些关键步骤和实践指南：

1. 理解 CNN 的基本原理

CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征。以下是一些基本概念：

  • 卷积层：用于提取图像特征。
  • 池化层：用于降低特征图的空间分辨率。
  • 全连接层：用于分类和预测。

2. 实践项目

以下是一个简单的 CNN 实践项目，用于图像分类：

  1. 数据准备：收集和预处理图像数据。
  2. 模型构建：使用 Keras 或 TensorFlow 构建CNN模型。
  3. 模型训练：使用训练数据训练模型。
  4. 模型评估：使用测试数据评估模型性能。

3. 扩展阅读

想要深入了解 CNN？以下是一些推荐的资源：

CNN 示例图

希望这份教程能帮助你更好地理解 CNN 的实践方法。祝你学习愉快！