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解密卷积神经网络

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VyrnSynx

修改于 2025-01-26 18:38:26

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概述

CNN通过卷积、池化、非线性激活实现层次化特征提取，在计算机视觉中广泛应用。其核心优势在于局部感知、权值共享与平移不变性，经典网络从LeNet到ResNet不断突破深度瓶颈。PyTorch实战需注意卷积参数匹配（输入/输出通道、填充步长），避免维度计算错误。模型演进体现从特征工程到端到端学习的AI发展脉络。

文章被收录于专栏：每周互选每周互选

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原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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卷积神经网络

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目录

CNN基本概念
- 1. 核心组成结构
  - 卷积层（Convolutional Layer）
  - 池化层（Pooling Layer）
  - 激活函数（Activation Function）
    - 数学表达式
    - 变体改进
    - 激活模式对比
  - 全连接层（Fully Connected Layer）
    - 参数量示例
    - 现代替代方案
    - 经典结构对比

2. 核心设计动机

3. CNN核心原理
- 输出特征图计算
- 核心过程

4. CNN训练过程详解
- 1. 前向传播（Forward Propagation）
- 2. 损失函数（Loss Function）
- 3. 反向传播（Backpropagation）
- 4. 参数更新

5. 经典网络对比及演进
- 1、LeNet-5 实现细节
- 2、AlexNet 改进点

6. CNN vs 全连接网络对比

7. PyTorch 实战：CIFAR-10 分类
- 1、数据预处理与增强
- 2、增强版 CNN 模型
- 3、完整训练流程
- 4、性能优化技巧
  - 1、学习率调度策略对比
  - 2、模型集成提升精度
- 5、扩展应用方向
  - 1、迁移学习实践
  - 2、特征可视化

结语