手写实现卷积神经网络（CNN）
手写实现卷积神经网络（CNN）是一项复杂的任务，需要对深度学习、数学和编程有很好的理解。下面是一些关键步骤：
准备数据集：你需要有一个数据集，其中包含输入图像和相应的标签。在开始编写CNN之前，你需要对数据集进行预处理，例如归一化、裁剪和旋转等操作。
定义卷积层：卷积层是CNN的核心组成部分，它包括卷积核、偏置项、步幅和填充等参数。在这一层中，输入图像将会被卷积核滑动，并且每个位置上的像素将会与卷积核中的相应像素进行计算。
定义激活函数：卷积操作之后，我们需要对输出结果进行非线性转换，以增加模型的表达能力。在CNN中，常用的激活函数有ReLU、Sigmoid和tanh等。
定义池化层：池化层用于减少特征图的维度，并帮助模型更好地处理输入数据。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。
定义全连接层：全连接层用于将池化层的输出结果进行分类，以生成最终的预测结果。在这一层中，我们需要将池化层的输出结果展开成一个向量，并将其与权重矩阵相乘，得到最终的分类结果。
定义损失函数和优化器：损失函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距，优化器则用于更新模型的权重和偏置，以最小化损失函数。
训练模型：在定义好模型结构和优化器之后，我们需要将数据集分成训练集和测试集，并使用训练集来训练模型。训练过程包括向前传播、计算损失、向后传播和更新参数等步骤。
