图像识别算法的实现：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习算法。它通过在图像上应用卷积操作来提取特征，并使用这些特征进行分类或对象检测。本文将详细介绍卷积神经网络的实现过程，并提供相应的源代码。

在实现卷积神经网络之前，我们首先需要导入必要的库。在Python中，常用的深度学习库包括TensorFlow和PyTorch。以下是使用TensorFlow库实现卷积神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义卷积神经网络模型
def cnn_model():
    model = tf.keras.models.Sequential