卷积神经网络 (cnn) 是图像分类、对象检测和分割等任务的热门选择。要使用cnn，请首先选择PyTorch或TensorFlow等框架。这些框架提供了用于构建CNN层的api，例如卷积层 (Conv2D)，激活函数 (ReLU) 和池化层，它们从图像中提取空间特征。一旦定义了CNN架构，下一步就是数据准备。数据集中的图像应调整为一致的大小并进行归一化。旋转、翻转或裁剪等增强技术通过模拟各种条件来帮助提高模型的泛化能力。数据集通常分为训练、验证和测试子集。训练包括将标记数据输入网络，使用交叉熵等损失函数 (用于分类任务)，并通过Adam或SGD等算法优化权重。训练后，在测试数据上评估模型的性能，以衡量诸如准确性或精度之类的指标。微调预先训练的cnn (如ResNet或MobileNet) 可以在处理专门任务时节省大量时间和计算资源。这些模型是在大型数据集 (如ImageNet) 上训练的，可以适应特定领域的应用，如医学成像、机器人或自治系统。
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等式写为:
(V ^ *(s) = \ max_a \ left( R(s, a
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