卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要一员，在图像识别和分类中大放异彩。✨ 它的核心在于“卷积层”，通过滤波器提取图像特征，比如边缘、纹理等。池化层则进一步压缩数据，减少计算量，同时保留关键信息。 flatten层将多维数据转换为一维向量，方便后续全连接层处理。🚀

CNN的训练依赖反向传播算法，通过调整权重最小化损失函数，使模型更精准地预测。💡 比如，AlexNet、VGG、ResNet等经典架构不断优化性能，让图像识别准确率节节攀升。如今，CNN已广泛应用于人脸识别、自动驾驶等领域。

想要掌握CNN，建议从基础概念入手，动手实践搭建网络，逐步理解其工作原理。💪 无论是初学者还是进阶者，都能从CNN中找到乐趣与成就感！🎯