چگونه یک مدل CNN طراحی کنیم

---

طراحی یک مدل CNN شامل مراحل زیر است:

۱. **دریافت داده‌ها:** مجموعه‌داده‌ای مناسب و برچسب‌گذاری شده (مثلاً تصاویر طبقه‌بندی).
۲. **معماری پایه:** انتخاب تعداد لایه‌های زیر:
* **لایه‌های کانولوشن (Conv Layers):** برای استخراج ویژگی‌های بصری. پارامترهایی مانند اندازه کرنل (kernel size) و تعداد فیلترها تعیین می‌شوند.
* **تابع فعال‌سازی (Activation Function):** معمولاً ReLU ($\text{max}(0, x)$).
* **Pool Layers:** (مانند Max Pooling یا Average Pooling) برای کاهش ابعاد ویژگی‌ها و حفظ اطلاعات مهم.
۳. **لایه‌های کامل متصل (Fully Connected - FC Layers):** در انتها، برای انجام طبقه‌بندی نهایی.
۴. **کامپایل و آموزش:** انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب (مانند Categorical Crossentropy)، بهینه‌ساز (Optimizer مانند Adam یا SGD) و آموزش مدل با استفاده از داده‌ها.

به طور خلاصه ساختار کلی: $\text{Input} \rightarrow [\text{Conv} \rightarrow \text{ReLU} \rightarrow \text{Pool}] \times N \rightarrow \text{Flatten} \rightarrow [\text{FC} \rightarrow \text{ReLU}] \times M \rightarrow \text{Output}$