卷积神经网络对图像进行分类

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它专门用于对图像进行分类、识别和分割等任务。CNN 的核心思想是利用卷积层来提取图像的特征，然后通过池化层来降低特征的维度，最后通过全连接层将特征映射到不同的类别标签上。

CNN 模型的输入是一个图像，通常是一个三维数组，其中第一维表示图像的高度，第二维表示图像的宽度，第三维表示图像的通道数（例如 RGB 图像有三个通道）。然后，CNN 模型会通过一系列卷积层和池化层来提取图像的特征，最后将特征通过全连接层映射到不同的类别标签上。

CNN 模型的训练通常使用反向传播算法，目标是最小化模型在训练数据上的误差。训练时，CNN 模型会不断调整卷积核的权重和偏置，以提高模型对图像的分类准确性。

在图像分类任务中，CNN 模型通常能够取得很好的性能，特别是在大规模数据集上进行训练时。