图像分类是计算机视觉领域的重要任务之一。它的目的就是从一组图片中识别出不同种类的目标物体或者对象。在实际应用场景中，图像分类通常用于智能相机、手机相册等各种场景。机器学习和深度学习技术在图像分类领域占据着巨大的地位。本文将结合Python实现对图像分类的相关技术，分享一下自己对该领域的理解。

卷积神经网络 (CNN) 是深度学习中的一种典型的模型，它可以用来做图像分类、检测、分割等任务。下面是一些主要的概念：

特征提取 - 卷积层与池化层构成了 CNN 的基本结构，通过对图像进行卷积操作，得到图像的高阶特征；

非线性激活函数 - 通过非线性函数对卷积结果进行处理，使得神经网络能够学习到复杂的模式；

权重共享 - 每个神经元连接到同一个卷积核，减少了参数数量并加快训练速度；

损失函数 - 在训练过程中，要根据所学习到的模型的预测值和真实值的差距，计算损失函数的值，以此来更新网络的参数；

反向传播算法 - 使用梯度下降法来更新网络的参数，使得损失函数最小化；

数据增强 - 将原始的数据通过随机变化得到新的样本集合，防止过拟合现象发生。 以上这些