卷积神经网络CNN详解：从LeNet到深度学习的突破

"本文主要介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念，包括卷积层、池化层，以及经典的LeNet模型。同时提到了AlexNet，它是深度卷积网络的一个重要里程碑，克服了早期CNN的一些局限性。" 卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型，其核心在于卷积层和池化层的设计。卷积层通过卷积运算（实际上执行的是互相关运算）提取输入图像的特征，而卷积核（或过滤器）是学习得到的权重矩阵。卷积层有两个重要的超参数：填充（padding）用于保持输入尺寸不变，步幅（stride）决定了卷积核移动的步长。这两个参数可以灵活调整，以影响输出特征图的大小和模型的复杂度。 池化层是CNN中的另一个关键组件，其目的是降低模型对位置的敏感性并减少计算量。池化层通常采用最大池化或平均池化，前者取池化窗口内的最大值，后者取平均值，以此来提取关键信息并减少数据维度。 LeNet是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人提出。它由卷积层块和全连接层两部分组成。卷积层块由卷积层和平均池化层交替堆叠，用于识别图像特征；全连接层负责将提取的特征映射到类别输出。LeNet的成功在于利用卷积层解决了全连接层在处理大型图像时的参数过多问题，但随着数据集的增长，LeNet的结构显得过于简单。 AlexNet是2012年ImageNet竞赛的冠军，由Alex Krizhevsky设计，标志着深度学习在图像识别领域的突破。相比LeNet，AlexNet更深、更宽，包含多个卷积层和池化层，有效处理更大规模的数据。此外，AlexNet引入了ReLU激活函数，解决了Sigmoid等激活函数的梯度消失问题，还使用了数据增强技术，增加了模型的泛化能力。这些创新使得AlexNet在训练大型数据集时效果显著优于LeNet，推动了深度学习的快速发展。 CNN通过卷积和池化操作有效地捕获图像的局部特征，并通过多层结构实现特征的逐级抽象，从而在图像识别等领域表现出强大的性能。从LeNet到AlexNet的发展，展示了深度学习模型如何通过增加网络深度和优化技术，逐步克服早期的计算和泛化难题，进而引领了现代计算机视觉领域的进步。