卷积神经网络底层代码

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，常用于图像识别、计算机视觉等领域。其底层代码通常涉及到以下几个关键部分：

1. **卷积层**（Convolution Layer）：这是CNN的核心，包含一组滤波器（也称卷积核），对输入数据进行滑动窗口操作，提取特征。Python库如TensorFlow或PyTorch中，这部分的代码会用到`tf.keras.layers.Conv2D`或`torch.nn.Conv2d`。

# TensorFlow示例
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')
output = conv_layer(inputs)

# PyTorch示例
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
output = conv_layer(input)

2. **池化层**（Pooling Layer）：降采样，减少计算量并防止过拟合。常见的有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。例如：

# TensorFlow示例
pool_layer = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))
output = pool_layer(output)

# PyTorch示例
output = F.max_pool2d(output, kernel_size=2, stride=2)

3. **激活函数**（Activation Function）：如ReLU（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU等，给网络引入非线性。代码中通常通过内置函数应用：

output = tf.nn.relu(output) # 或者 output = F.relu(output)

4. **全连接层**（Fully Connected Layer）：将卷积层的输出展平成一维向量，并通过传统神经网络的全连接层处理。这在一些网络结构中可能会出现，如VGG、ResNet或Inception系列。

fully_connected_layer = tf.keras.layers.Dense(units=1024, activation='relu')
output = fully_connected_layer(output.flatten())