卷积神经网络详解：从基础到进阶

"Task05介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括其在图像识别等领域的应用，以及CNN的基本组成层：输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层。卷积神经网络利用参数共享和局部连接来提取图像的局部特征，并通过非线性激活函数增强模型的表达能力。池化层则进一步减少计算量，全连接层将特征映射到分类目标。" 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有空间结构的数据，如图像、声音和文本。它的工作原理是利用卷积层捕获数据的局部特征，并通过网络层次的加深来学习更复杂的表示。 5.1 卷积神经网络的组成层详解： 1. 输入层：输入层是网络的起点，通常接收原始的高维数据，如图像的像素值。对于RGB图像，输入数据具有3个通道，分别对应红、绿、蓝三种颜色，形成一个三维的像素矩阵，如W1×H1×3。 2. 卷积层：卷积层是CNN的核心，它通过滑动一组可学习的滤波器（或卷积核）来扫描输入数据，提取局部特征。每个滤波器有固定的宽度和高度（K），并且在整个输入上进行局部连接，以保持平移不变性。这一过程生成了新的特征图，其输出尺寸取决于卷积步长和填充。 3. 激活层：激活层引入非线性，使得网络能够学习更复杂的关系。常用的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）、sigmoid和tanh等，其中ReLU因其简单且有效的特性在实践中最为常见。 4. 池化层：池化层通过下采样操作减少数据的维度，同时保留关键特征。常见的池化方式有最大池化和平均池化，它可以帮助减少过拟合，加快计算速度。输出尺寸W2×H2由池化窗口大小和步长决定。 5. 全连接层：全连接层将前面提取的特征映射到网络的输出类别，用于分类或回归任务。这里的输出维度C代表了类别数量。 CNN的这种层次结构使得它们在处理图像数据时表现出色，能够自动学习和检测图像中的特征，从边缘和纹理等基本特征，到更复杂的物体部分和整体形状。leNet是早期著名的卷积神经网络架构，它在手写数字识别任务中取得了突破性进展，为后续的AlexNet、VGG、ResNet等深度CNN模型奠定了基础。 除了上述基础结构，现代CNN还引入了更多的技术，如残差连接、批量归一化、dropout等，以进一步提高性能和训练稳定性。在实际应用中，这些技术通常与卷积层、激活层和池化层结合，构建出更复杂、更强大的深度学习模型，应用于各种视觉识别任务。