🧠 深度学习图像识别教程

图像识别是深度学习领域的重要应用，本文将带你了解其核心概念与实现方法。通过以下步骤，你可以掌握如何使用神经网络进行图像分类与目标检测。

📌 1. 基础知识

• 卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取图像特征，如卷积神经网络
• 图像分类：将图像分配到预定义类别中，如图像分类
• 迁移学习：复用预训练模型加速开发，如迁移学习

🧪 2. 实践流程

1. 数据准备：使用数据增强技术扩展训练集
2. 模型训练：通过模型评估验证性能
3. 部署应用：将模型集成到实际系统中

📚 扩展学习

• 深度学习概述：了解深度学习的基本原理
• 图像识别实战案例：探索具体应用场景

通过以上内容，你已掌握图像识别的核心框架。如需进一步学习，建议深入研究卷积层设计与优化策略。