【第3章：卷积神经网络（CNN）——3.5 CIFAR-10图像分类】

嘿，小伙伴们，今天咱们来聊聊一个超级酷炫的话题——卷积神经网络（CNN）及其在CIFAR-10图像分类中的应用。这不仅仅是一个技术话题，更是一场探索人工智能奥秘的旅程。准备好了吗？咱们这就发车！

一、CNN：人工智能的“千里眼”

首先，咱们得知道CNN是啥。CNN，全名Convolutional Neural Network，中文就是卷积神经网络。这可是深度学习领域里的一枚大将，尤其在图像识别、图像分类这些任务上，它简直就是无敌的存在。

CNN的灵感来自咱们人眼的视觉机制，它像是一个超级智能的“千里眼”，能够捕捉到图像中的每一个细节，并自动提取出有用的特征。这些特征就像是图像中的“指纹”，帮助CNN识别出图像中的物体或场景。

CNN的基本结构其实挺简单的，就是一层一层的网络结构。最底层是输入层，负责接收图像数据。然后是一层或多层的卷积层，这些卷积层就像是一个个的“过滤器”，能够提取出图像中的局部特征，比如边缘、纹理啥的。接着是池化层，它负责减小数据的空间尺寸，降低计算复杂度，同时还能提取