深度解析：CS231n全连接神经网络及其图像分类挑战

本篇笔记主要介绍的是斯坦福大学在线课程CS231n中的全连接神经网络部分，着重讲解了图像分类这一关键概念和数据驱动方法。图像分类是计算机视觉领域的核心任务，目标是将输入的图像与预定义的标签集对应起来，如判断一张图片是猫、狗、帽子还是马克杯。图像作为输入，实际上是高维度的3维数组，如248x400x3像素的RGB图像，包含大量数字表示色彩信息。 在处理图像分类时，面临诸多挑战，如视角变化、大小变化、形变、遮挡、光照条件和背景干扰等。这些因素增加了识别的复杂性，要求模型能够适应物体在不同场景下的变化。数据驱动方法则是解决这个问题的关键，即提供大量的训练样本，让模型通过学习算法理解各类物体的特征，从而在未知图像中做出准确分类。这个过程通常涉及深度学习，特别是全连接神经网络，通过反向传播和优化算法调整网络参数，提高模型的泛化能力。 全连接网络是一种常见的神经网络结构，每层神经元都与下一层所有神经元相连，这种设计使得网络能够捕捉到输入数据中的复杂模式。在训练过程中，通过前向传播计算输出，后向传播更新权重，不断优化网络以减小预测错误。此外，可能还会用到批量归一化、Dropout等技术来提高模型的稳定性和防止过拟合。 这篇笔记提供了对全连接神经网络在图像分类任务中的基础理解，包括其工作原理、应用场景以及面对的挑战，以及如何通过数据驱动的方法来应对这些问题。这对于理解和实践深度学习在计算机视觉中的应用具有重要意义。