本文介绍了如何使用Python的Keras库构建卷积神经网络（CNN），并提供了一个包含两个卷积层和两个全连接层的简单模型示例。文章详细讲解了模型定义、编译、训练和预测的过程，强调了CNN在图像识别、物体检测和图像生成等任务中的重要性。读者将了解到如何根据实际需求调整和优化CNN模型。
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用的深度学习模型。它在图像识别、物体检测和图像生成等任务上取得了显著的成果。本文将介绍如何使用Python编写卷积神经网络，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入必要的库。在Python中，我们可以使用深度学习框架Keras来构建和训练卷积神经网络模型。Keras提供了高层次的API，使得构建神经网络变得简单而直观。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
接下来，我们可以定义
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