pytorch 第十讲 卷积神经网络

卷积神经网络（convolutional neural network）是一种含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。它主要用于处理图像数据。卷积神经网络通过对输入数据进行卷积运算，提取出图像的特征，然后通过池化层对特征进行降维和压缩，最后将提取到的特征输入到全连接层进行分类或回归任务。

在卷积神经网络中，最常见的是二维卷积层，它具有两个空间维度，即高度和宽度。卷积层使用的运算一般是二维互相关运算，它与卷积运算类似，通过滑动卷积核与输入数据进行运算，从而得到卷积特征图。

在PyTorch中，可以使用torch.nn模块来构建卷积神经网络。通过定义卷积层的参数，例如卷积核的大小、步幅和填充等，可以灵活地设计网络结构。