本文通过TensorFlow和Keras框架，对卷积神经网络CNN进行入门讲解，并通过实际案例演示Introduction to Convolutional Neural Networks (CNN)

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Convolutional Neural Network（简称CNN）是一种神经网络结构，它是一种深度学习方法，其主要特点是在处理图像数据时，能够提取出图像中的空间相关性信息，从而实现更高级的特征提取和分类。CNN被广泛应用于图像领域、自然语言处理领域、模式识别领域等众多领域。本文通过TensorFlow和Keras框架，对卷积神经网络CNN进行入门讲解，并通过实际案例演示CNN在计算机视觉任务中的应用。

在本篇文章中，首先会对卷积神经网络CNN进行概述，然后逐步带领读者了解CNN的基本原理和工作流程，最后详细阐述了使用Keras框架搭建CNN模型的方法，以及使用TensorFlow进行训练模型、推断预测以及测试模型效果的方法。阅读本篇文章，可以帮助读者了解并掌握CNN的工作原理和基本知识，从而应用到实际项目中。

4.1 什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network），或者通常叫做CNN，是一种神经网络结构，它是一种深度学习方法，其主要特点是在处理图像数据时，能够提取出图像中的空间相关性信息，从而实现更高级的特征提取和分类。CNN能够提升计算机视觉、自然语言处理、语音识别等任务的性能。

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