探索深度学习实战：LeNet与卷积基础入门

在《动手学深度学习》Task04中，主要讲解了卷积神经网络的基础概念及其在深度学习中的应用。首先，章节介绍了二维互相关运算，它是卷积神经网络的核心组成部分。互相关运算涉及一个输入二维数组（如图像）和一个二维卷积核，通过滑动核并在每个位置进行点乘和求和操作，生成输出特征图。图1直观展示了这个过程，展示了输入、卷积核和对应的输出区域。 接着，通过Python代码示例展示了如何使用PyTorch实现二维互相关运算，如`corr2d`函数，并创建了一个简单的`Conv2D`类，它是深度学习框架中的基本卷积层结构。卷积层实际上执行的是互相关运算，但为了方便学习和优化，通常称为卷积运算。在这个过程中，卷积核是可学习参数，允许网络自动提取特征。 特征图（feature map）和感受野（receptive field）是卷积神经网络中的重要概念。特征图是经过卷积后产生的输出，它反映了输入数据被卷积核处理后的特性。感受野是指输入数据中对输出特征有直接影响的区域，随着网络层数增加，感受野会增大。 填充（padding）和步幅（stride）是调整卷积过程的重要参数。填充可以增加输出特征图的大小，防止信息丢失，而步幅则决定了卷积核在输入上的移动距离，影响了特征图的分辨率和计算量。 章节还讨论了多输入通道和多输出通道的概念，这是卷积神经网络中处理彩色图像等多通道数据的关键。每个通道代表输入的不同颜色或特征，卷积层可以同时处理多个通道，从而捕获更多的特征信息。例如，LeNet（LeCun网络）是一个经典的卷积神经网络，它在早期的图像识别任务中取得了显著效果，展示了卷积神经网络在实际应用中的威力。 深入学习这部分内容有助于理解卷积神经网络的工作原理，包括其核心运算、参数学习和结构设计，这对于后续构建和优化深度学习模型至关重要。通过实践和理解这些基础知识，读者能够更好地应对各种深度学习任务，尤其是计算机视觉领域。