分类算法：卷积神经网络(CNN)与图像分类

分类算法：卷积神经网络(CNN)与图像分类

卷积神经网络基础

1. CNN的基本结构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN的基本结构包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。这些层的组合使得CNN能够从原始图像中学习到特征，并进行分类或回归等任务。

1.1 卷积层详解

卷积层是CNN的核心，它通过卷积核（也称为滤波器）在输入图像上滑动，对图像的局部区域进行加权求和操作，从而提取图像的特征。卷积核的权重是通过训练学习得到的，不同的卷积核可以提取不同的特征，如边缘、纹理等。

示例代码

import tensorflow as tf