斯坦福CS231n：李飞飞教授深度学习与卷积神经网络课程讲义

"CS231n是斯坦福大学的一门深度学习课程，专注于卷积神经网络（CNN）在视觉识别中的应用。该课程由知名AI专家李飞飞教授主讲，结合Ranjay Krishna和Danfei Xu的讲解，为学生提供了深入理解CNN和计算机视觉的平台。课程内容包括作业、项目提案、中期考试等环节，旨在培养学生的实践能力和理论知识。" 在CS231n课程中，学生们可以期待以下关键知识点的学习： 1. **卷积神经网络(CNN)基础**：CNN是深度学习领域的一个重要模型，特别适用于图像处理任务。它通过卷积层、池化层和全连接层等构建，能自动学习和提取图像特征。 2. **卷积层**：这是CNN的核心部分，通过滑动滤波器在输入图像上进行运算，捕获局部特征。滤波器权重在训练过程中可学习。 3. **池化层**：池化层用于减少数据的空间维度，同时保持关键信息，如最大值池化和平均值池化。 4. **激活函数**：如ReLU，Sigmoid和 Tanh，它们引入非线性，使得网络能够学习复杂的图像模式。 5. **损失函数和优化算法**：了解交叉熵损失、均方误差损失等，并掌握梯度下降、随机梯度下降(SGD)、Adam等优化方法在训练CNN时的应用。 6. **数据预处理**：包括归一化、数据增强等技术，以提高模型的泛化能力。 7. **模型训练与验证**：学习如何设置超参数，如学习率、批量大小，以及如何进行模型训练、验证和测试。 8. **迁移学习与微调**：利用预训练的CNN模型，如VGG、ResNet或Inception，在新的任务上进行迁移学习，或者进行微调以适应特定数据集。 9. **卷积神经网络在视觉识别中的应用**：涵盖图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务。 课程进度安排如下： - **作业1**：在4月22日之前提交，可能涉及CNN模型的实现和图像识别问题的解决。 - **项目提案**：4月27日截止，鼓励学生团队合作，提出具有创新性的视觉识别项目。 - **中期考试**：5月12日发布，开放24小时供选择1小时40分钟的时间框架进行，考试形式包括真假判断、多选、简答和编码题，预计完成时间为3-4小时。 此外，课程还提供了Piazza论坛供学生讨论问题，以及Slack平台的专题频道，以便于团队协作和交流。 通过这门课程，学生将深入理解CNN的工作原理，掌握如何构建、训练和应用CNN模型，以及如何在实际问题中运用计算机视觉技术。