文章简介：
本文演示了如何构建一个简单的卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务，并重点介绍了如何进行超参数调整以优化模型性能。首先，我们介绍了CNN模型的基本构建，包括卷积层、激活函数、池化层以及全连接层，这对于初学者和希望了解CNN架构的人群都非常适合。接着，我们深入讨论了超参数的选择，特别关注了学习率、批次大小和训练周期数的影响，为读者提供了宝贵的调参经验。
适合人群：
本文适合广泛的受众群体，
能学到什么：
通过阅读本文，读者将学到以下内容：
CNN模型的基本构建：文章详细介绍了一个简单CNN的构建，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层的组合，有助于初学者理解CNN的基本结构。
超参数的重要性：本文强调了学习率、批次大小和训练周期数对模型性能的影响，读者将了解到如何选择和调整这些超参数以获得更好的结果。
实际示例：文章提供了一个完整的示例，包括数据预处理、模型训练和优化器设置，读者可以通过这个示例来实际操作和练习。
阅读建议：
对于初学者，建议先理解CNN模型的基本结构和工作原理，然后尝试复现示例代码，逐步熟悉深度学习的基本操作。
