哇塞，卷积神经网络是个啥？哦，就是那种Neng把图片变成机器Neng懂的东西的神奇东西！那学它，Neng让我们变得许多厉害呢？让我来给你唠唠。

一、 卷积神经网络的基础知识

CNN里Zui厉害的就是卷积操作了就像是把一个滤镜放在图片上，然后这玩意儿滤镜就会告诉机器这玩意儿图片上有啥东西。这玩意儿滤镜就像是一个细小眼睛，它kankan这玩意儿，kankan那东西，然后告诉机器说：“这里有个猫，那里有个狗。”

1.1 卷积操作

卷积操作就像是在玩拼图游戏，把细小图块拼成巨大图。CNN中的滤波器就像细小图块，它会移动到图片的个个角落，然后告诉机器这玩意儿角落有啥东西。

1.2 CNN的往事

CNN这玩意儿家伙可厉害了 早在1980年代就被发明了那时候它基本上是用来识别手写数字的。但是那时候电脑还不行，CNN的进步就磨蹭吞吞的。直到2012年， 有位巨大佬Hinton用CNN在ImageNet图像分类任务上巨大放异彩，这才让CNN沉新鲜火了起来。

二、 卷积神经网络的优势

学了这玩意儿CNN，我们就Neng得到hen许多hen许多优良处，比如：

2.1 自习惯特征学

CNN就像是个细小天才，它会自己学图片上的特征，就像我们kan图识物一样，它会告诉机器这玩意儿是猫，那东西是狗。

2.2 广泛的应用范围

CNN不仅Nengkan图， 还Neng听声音，甚至Neng搞懂语言。所以它不仅用在图片识别上，还Neng用在语音识别和语言处理上。

2.3 处理过程

CNN的处理过程就像是一个个步骤， 先kan图，再kan细节，再说说再分类。

2.4 基本上作用

CNN的基本上作用就是分类、识别和定位。比如对于图片，它会学不同的特征，然后告诉机器这玩意儿是猫，那东西是狗。

2.5 平移不变性和局部不变性

CNN还有一个hen酷的功Neng， 就是不管图片怎么动，它douNeng认出来。就像我们不管人怎么走，douNeng认出是谁一样。

2.6 高大效性

CNNhen机灵， 它不会浪费计算材料，所以运行起来hen迅速，而且不需要太许多内存。

学了这玩意儿CNN，我们就Neng变得超级厉害，NengZuohen许多以前Zuo不到的事情。所以迅速来学卷积神经网络吧，它真实的hen有用哦！

四、CNN模型示例

def CNN_model:
    model = Sequential
    model.add, activation='relu', input_shape=))
    model.add, activation='relu'))
    model.add))
    model.add)
    model.add)
    model.add)
    model.add)
    model.add)
    return model