Keras中实现CNN的方法是使用Conv2D层来构建卷积神经网络。Conv2D层会对输入的二维图像数据进行卷积操作，通过设置滤波器的数量、大小和步长等参数来提取特征。在构建CNN模型时，通常会在Conv2D层之后添加池化层、扁平化层和全连接层等来构建完整的神经网络结构。通过编写这些层的堆叠，可以设计出不同结构的CNN模型来解决图像识别、分类和其他视觉任务。
Keras中实现CNN的方法是使用Conv2D层来构建卷积神经网络。Conv2D层会对输入的二维图像数据进行卷积操作，通过设置滤波器的数量、大小和步长等参数来提取特征。在构建CNN模型时，通常会在Conv2D层之后添加池化层、扁平化层和全连接层等来构建完整的神经网络结构。通过编写这些层的堆叠，可以设计出不同结构的CNN模型来解决图像识别、分类和其他视觉任务。
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