建立用卷积神经网络（CNN）预测房价的深入学习模型具体例子怎么写

首先，我们需要收集用于训练和测试CNN模型的房价数据集。可以使用公开可用的数据集，如加州住房数据集（California Housing Dataset），这是一个非常流行的房价数据集。

接下来，我们需要对数据进行预处理，并将其转换为CNN模型可以接受的格式。一种常见的方法是将所有特征标准化，即将每个特征的均值设为0，标准差设为1。然后，我们可以将数据集分为训练集和测试集。

接着，我们可以构建CNN模型，其中包含多个卷积层、池化层和全连接层。这些层将学习数据集中的特征，并将其映射到房价的预测值。我们可以使用Keras或TensorFlow等深度学习框架来构建CNN模型。

训练CNN模型时，我们可以使用反向传播算法来优化模型参数，并通过交叉验证来调整超参数。同时，我们可以监控模型在测试集上的性能，以确保其具有良好的泛化能力。

最后，我们可以使用训练好的CNN模型来进行房价预测。我们将新的房屋特征输入模型中，模型将生成相应的房价预测值。

总之，建立用CNN预测房价的深度学习模型需要数据预处理、模型构建、训练和测试等步骤。