深度学习实战案例：图像识别（案例3）

3.1 神经网络结构

在本案例中，我们将使用卷积神经网络（CNN）实现图像分类。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，自动提取图像特征：

• 卷积层：通过滤波器（kernel）扫描图像，提取边缘、纹理等局部特征
• 池化层：降低特征维度，增强平移不变性（如使用max_pooling）
• 全连接层：将提取的特征映射到分类结果

3.2 训练过程

1. 数据准备：使用MNIST手写数字数据集（点击查看数据集）
2. 模型构建：定义包含3个卷积层和2个全连接层的网络结构
3. 损失函数：采用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
4. 优化器：使用Adam优化器进行参数更新

3.3 应用场景

CNN已广泛应用于：

• 医疗影像分析（如肺部CT结节检测）
• 自动驾驶中的目标识别
• 人脸识别系统

如需了解CNN的进阶应用，可访问案例4：目标检测