卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音分析和自然语言处理等领域。它模仿人脑视觉皮层对图像进行分层处理，通过卷积操作提取图像特征，是实现图像分类的强大工具。🔍

在本教程中，我们将深入探讨CNN的工作原理，并通过一个具体的例子来展示如何使用CNN对10x10像素的图片进行分类。👩‍🏫

首先，我们需要了解CNN的基本组成部分：卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取图像特征，池化层则降低数据维度，全连接层将这些特征映射到类别上。🛠️

接下来，我们创建一个简单的CNN模型来处理10x10的图片。通过添加卷积层和池化层，我们可以有效地从原始像素数据中提取有用信息。🛠️

最后，我们将训练这个模型并测试其准确性。通过不断调整超参数和优化算法，我们可以提高模型的性能，使其能够更准确地对图像进行分类。📈

希望这个教程能帮助你理解CNN的基本概念和实际应用！🚀