搭建卷积神经网络时，需要注意以下几点：
确保输入数据的维度和通道数与网络的输入层匹配。确保卷积核的大小、步长和填充大小设置合理。使用合适的激活函数，如ReLU、Sigmoid或Tanh。使用合适的池化层来降低特征图的大小，如MaxPooling或AveragePooling。添加合适的正则化方法，如Dropout或Batch Normalization，以防止过拟合。选择合适的损失函数，如交叉熵损失函数适用于分类问题，均方误差适用于回归问题。选择合适的优化器，如SGD、Adam或RMSprop，以调整网络的权重和偏置。训练网络时，要注意合理设置学习率、批量大小和训练轮数，以达到最佳的训练效果。
