本文深入探讨卷积神经网络（CNN），解释其基本原理，如卷积层、池化层和全连接层，以及在计算机视觉任务中的应用。文中还提供了源代码示例，涵盖从模型构建到训练的全过程。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络模型。它在计算机视觉和图像处理任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成等。本文将详细介绍卷积神经网络的基本原理和应用，并提供相应的源代码示例。
一、卷积神经网络简介
卷积神经网络是一种受到生物视觉系统启发的神经网络模型。它通过使用卷积层、池化层和全连接层等不同类型的层来提取和学习图像特征，并能够自动学习具有层次结构的特征表示。下面是一个简单的卷积神经网络的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义卷积神经网络模型
class CNN(nn.Module)
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