深度学习入门：卷积神经网络详解

"卷积神经网络（基础入门PPT）.pdf" 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的核心组成部分，尤其在图像处理和计算机视觉（CV）任务中扮演着重要角色。CNN的设计灵感来源于人脑的视觉皮层，能够自动学习和识别图像中的特征，从而进行图像分类、检测、超分辨率重构、医学图像分析、无人驾驶、人脸识别等多种应用。 CNN的整体架构通常由以下几个部分组成： 1. 输入层：接收输入数据，如图像，通常是RGB三通道的彩色图像。 2. 卷积层：是CNN的核心，通过滑动的卷积核对输入数据进行扫描，提取特征。卷积核的大小、数量以及是否使用边界填充（padding）都会影响输出特征图的形状和网络的表达能力。 3. 池化层：用于降低数据的空间维度，减少计算量，同时保持关键信息。最常见的是最大池化，它保留每个区域的最大值。 4. 全连接层：将特征图展平并连接到一系列神经元，用于最后的分类或回归任务。 卷积层的几个关键参数包括： - 滑动窗口步长（Stride）：决定了卷积核移动的距离，步长为1时，卷积核每次移动一个像素。 - 卷积核尺寸（Filter Size）：决定了卷积核的大小，如5x5或3x3。 - 边界填充（Padding）：在输入图像边缘添加0，以保持输出特征图的尺寸不变。 - 卷积核个数：决定输出特征图的个数，每个特征图对应一个卷积核。 卷积过程中的参数共享机制显著减少了模型的参数数量。例如，对于一个32x32x3的图像，使用10个5x5x3的卷积核进行卷积，步长为1，填充为2，输出规模为32x32x10。每个卷积核需要75个参数（5x5x3），10个卷积核总共需要750个卷积核参数，加上10个偏置项，总共有760个权重参数。 经典网络如AlexNet引入了更深的结构和ReLU激活函数，缓解了早期神经网络的过拟合问题。VGG网络则主张使用较小的3x3卷积核堆叠起来，以增加网络深度，同时保持参数数量相对较少，通过多层卷积提高特征提取的精度。ResNet（残差网络）进一步解决了深度网络中的梯度消失问题，通过引入残差块使信号可以直接“跳跃”过某些层，使得训练非常深的网络成为可能。 卷积神经网络通过其独特的设计，实现了在图像处理领域的高效特征学习和表示，不断推动了计算机视觉和人工智能技术的发展。