卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要模型之一，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。它的训练过程可以分为几个关键步骤：首先是数据准备，需要大量标注好的图像数据作为输入，例如用 📸 拍摄的各种场景照片。接着是模型搭建，通过构建包含多个卷积层、池化层和全连接层的网络结构，模拟人脑处理视觉信息的方式。

在训练阶段，模型会利用反向传播算法不断调整权重参数，以最小化预测结果与实际标签之间的误差，这个过程就像一位工匠反复打磨自己的作品，力求完美。为了加速收敛并避免过拟合，常常还会加入正则化技术如 Dropout 或 L2 正则化，就像给模型戴上“防护罩”，让它更加健壮。

最后，在验证集上评估性能后，如果效果满意就可以投入应用啦！无论是自动驾驶中的车道检测，还是医疗影像分析，CNN 都展现出了强大的能力。💪

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