深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑处理信息的方式，通过建立复杂的网络结构来学习数据的内在规律和表示。在众多深度学习模型中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）因其在图像处理领域的卓越表现而广受关注。
CNN的核心思想是通过卷积操作自动并反复地从图像中提取重要特征，这使得CNN特别适合于图像和视频分析。不同于传统的全连接神经网络，CNN包含卷积层、池化层和全连接层等特殊结构，这些结构的设计大大减少了模型参数的数量，提高了计算效率，并降低了过拟合的风险。
接下来，我们通过一段Python代码来演示如何使用Keras库快速搭建一个CNN模型。假设我们的任务是识别手写数字图像，使用的是著名的MNIST数据集。
首先，我们需要导入必要的库和数据集：
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
# 加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255 # 归一化
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255 # 归一化
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
然后，我们定义CNN模型的结构：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 输出层对应10个类别
最后，编译模型并进行训练：
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)
以上代码展示了如何从头开始构建一个CNN模型，并通过训练使其能够识别手写数字图像。这个简单的例子仅触及了深度学习的表面，但它已经足以让我们体会到深度学习在图像识别任务中的强大能力。随着学习的深入，我们可以进一步探索更复杂的网络结构、优化算法以及如何将深度学习应用到更多实际问题中去。
