🎨 介绍：

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中非常重要的一个分支，尤其在图像识别和处理方面有着出色的表现。今天，我们将一起探索CNN的基础知识，并深入了解其输入数据的要求。👩‍🏫

📚 CNN基础：

CNN通过模拟生物视觉系统的工作原理来识别图像中的模式。它由多个层次组成，包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都有特定的功能，共同协作以实现对图像的高效处理。🔎

🖼️ 输入要求：

CNN的输入通常是一张或多张图像。为了确保模型能够正确处理这些图像，输入图像需要进行预处理，例如调整大小、归一化等。此外，输入图像的尺寸、通道数等参数需要与模型的设计相匹配。📐

💡 实践应用：

CNN的应用范围非常广泛，从自动驾驶汽车中的物体检测到医疗影像分析中的疾病诊断，再到社交媒体平台上的图像分类。掌握CNN的基础知识对于从事相关领域的研究者来说至关重要。🌐

🚀 结语：

希望通过这篇文章，大家能对CNN有一个基本的认识，并了解其输入的基本要求。未来，随着技术的发展，CNN的应用将会更加广泛。让我们一起期待深度学习带来的更多惊喜吧！🌟

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