卷积神经网络（CNN）教程

卷积神经网络是深度学习中用于处理网格状数据（如图像）的核心模型。以下是关键知识点：

1. 基本结构

• 卷积层：通过滤波器提取局部特征，使用ReLU激活函数
• 池化层：降维操作，常用Max Pooling
• 全连接层：最终分类阶段，整合特征信息

2. 核心优势

✅ 自动提取空间特征
✅ 参数共享减少计算量
✅ 局部感受野增强模型效率

3. 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）

4. 扩展学习

想深入了解深度学习基础？可访问：/zh/tutorials/deep_learning_introduction
或探索更高级的模型：/zh/tutorials/advanced_cnn_techniques