深度学习是机器学习的一个分支，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动提取特征并进行分类或预测。在图像识别领域，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）的应用取得了显著的成果。
卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元的一小部分覆盖区域，对于大型图像处理有出色表现。CNN包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层负责提取图像的特征，池化层负责降低数据的空间大小，减少计算量，同时保留重要的信息，全连接层则负责分类。
CNN的优点包括：1）自动提取特征，无需手动选取；2）适合处理高维度数据；3）有一定的平移不变性。但是，CNN也有一些缺点，如需要大量的训练数据，计算量大，模型复杂度高等。
在图像识别中，CNN被广泛应用于人脸识别、物体检测、自动驾驶等领域。例如，我们可以使用CNN来识别一张图片中的猫和狗。首先，我们需要一个包含大量猫和狗图片的数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，我们构建一个CNN模型，包括卷积层、池化层和全连接层。然后，我们使用训练集对模型进行训练，最后使用测试集对模型进行测试。
以下是一个简单的CNN模型的代码示例：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D
# 创建一个序贯模型
model = Sequential()
# 添加卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
# 添加池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 添加平坦层
model.add(Flatten())
# 添加全连接层
model.add(Dense(128, activation='relu'))
# 添加输出层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 测试模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test Accuracy: %.2f' % accuracy)
在这个例子中，我们首先创建了一个序贯模型，然后添加了卷积层、池化层、平坦层和全连接层。接着，我们编译了模型，并使用训练集对模型进行了训练。最后，我们使用测试集对模型进行了测试，并打印出了测试精度。
