之前在第三天的內容中提過了卷積神經網絡CNN，作為計算機視覺的核心技術之一，正在幫助機器「看見」並理解這個世界。無論是自動駕駛、醫學影像診斷還是圖像分類，CNN都扮演著重要角色。今天，我們將深入探討CNN的運作原理，並且手把手帶你實作一個基於CIFAR-10數據集的圖像分類模型，來看看AI如何透過「眼睛」認識世界吧！

一、解構卷積神經網絡（CNN）

1. 卷積層（Convolutional Layer）：模擬視覺皮層的工作方式

• 原理
  使用一個小型「卷積核」來掃描輸入圖像，每次卷積核會覆蓋輸入圖像的一小部分、進行元素處理，最後生成一個數值，而這個過程就稱為**「卷積」。卷積核在圖像上滑動，不段重複「卷積」動作，多層的卷積層可以讓CNN從較低層次的特徵（如邊緣）學習到更高層次的特徵（如物體形狀和組合），最終都會被「特徵圖」**所記錄下來。

<卷積核Kernel>
卷積核的大小通常是3x3或5x5，它定義了提取特徵的範圍、也會影響特徵圖的尺寸和輸出的分辨率，每個卷積核所學習的特徵不同：
例如一個卷積核可以學習檢測水平邊緣，另一個可以檢測垂直邊緣或更復雜的圖像紋理。

2. 池化層（Pooling Layer）：解析度降低，只保留重要的特徵、防止過擬合

• 最大池化
  最常用的一種池化方法，將輸入圖像分成不重疊的小區塊，並從每個區塊中選擇最大值作為輸出。這有助於保留最強的激活信號，並忽略無關的噪聲，像是2x2的最大池化會將4個像素中的最大值作為池化結果。

• 平均池化
  取區塊內所有值的平均值。這種方法更平滑，但在某些情況下，可能會降低模型的識別精度。

3. 全連接層（Fully Connected Layer）：根據提取出的特徵進行分類或預測

• 預處理：特徵展平
  進入全連接層之前CNN會將多維的特徵圖展平成一維向量，以便與全連接層進行交互。
• 過程：
  像是CIFAR-10數據集中，最後一層的神經元數量設置為10，對應於10個圖像類別：
  這些輸出會傳入一個Softmax函數，將原本的實數輸出轉為概率（總和為1），選擇其中概率最大的類別作為預測結果。

二、實作基於CIFAR-10數據集的CNN圖像分類模型

1. 什麼是CIFAR-10數據集？
   由10個類別的60000張彩色圖像組成的，圖像尺寸為32x32，每個類別有6000張圖片，這些類別包括：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船和卡車。它是一個常見的圖像分類基準數據集，適合用於測試卷積神經網絡的性能。

2. 實作訓練CNN
   接下來我們就依據CIFAR-10作為資料庫，用python3寫出一個CNN模型讓他可以辨別資料庫中的內容，並實測他的準確率有多少。
   我用的是Jupyter Notebook並使用tensorflow的虛擬環境：

STEP 1 加載CIFAR-10數據集
註：數據集中的照片為32x32像素，放大至電腦上看就會是模糊的可以看

STEP 2 定義、編譯、訓練CNN模型


會看到訓練模型時的準確度越來越高、損失越來越低

STEP 3 評估模型

對數據進行評估，可以得到它最終訓練完的損失以及準確度

STEP 4 查看成果

儘管CIFAR-10數據集的圖像相對簡單，CNN的強大能力依然展露無遺。隨著模型的優化和更多數據的引入，AI在圖像分類上的準確度會持續提高。在未來，這樣的技術將會越來越成熟，不妨多嘗試不同的數據集和模型結構，不僅對CNN的應用更加熟練深入還能探索CNN更多領域的應用潛力。****