卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种架构，广泛应用于图像和视频分析。CNN通过模拟人类视觉系统的处理方式自动并适应性地提取特征，实现端到端的机器学习，从原始数据输入到最终的决策输出，无需人工干预的特征工程。

数据准备

收集数据

1、确定数据集来源，如公共数据集（imagenet, coco等）或自行采集。

2、保证数据多样性，避免过拟合。

数据预处理

1、图像大小调整以符合模型输入要求。

2、归一化像素值（通常至01范围）。

3、数据增强（旋转、缩放、翻转等）以提高模型泛化能力。

划分数据集

1、将数据分为训练集、验证集和测试集。

模型设计

选择基础网络

1、根据任务需求选择合适的预训练网络（如vgg, resnet等）。

2、确定是否使用迁移学习。

挑战

需要大量的标注数据来训练模型，且模型设计复杂时计算资源要求高。