CNN算法如何实现图像分类？

CNN算法是一种经典的深度学习算法，它在图像分类任务中表现出色。CNN的核心是卷积层和池化层，其中卷积层用于提取图像中的特征，池化层则用于降低特征图的维度，从而减少计算量和模型复杂度。其实现步骤如下：

1. 输入一张图像，将其转换为一个矩阵，并将每个像素的值归一化。

2. 将图像矩阵输入到卷积层中，卷积层会使用多个卷积核对图像进行卷积操作，并生成多个特征图。

3. 将特征图输入到池化层中，池化层会对特征图进行降维处理，常见的有最大池化和平均池化两种方式。

4. 将池化后的特征图输入到全连接层中，全连接层会对特征进行分类。

5. 最后使用softmax函数将各类别的概率输出，选择概率最高的类别作为预测结果。