手写实现深度学习卷积神经网络教程

在"深度学习系列"的第二部分中，作者深入探讨了卷积神经网络(CNN)的具体实现和训练过程。文章以自定义构建CNN为例，详细解释了卷积神经网络的工作流程。 首先，从输入层开始，CNN的核心在于卷积层。卷积操作通过一系列大小固定的滤波器（或称为卷积核）对输入图像进行特征提取。在这个例子中，4*4的图像经过两个2*2的卷积核，每个卷积核生成一个3*3的特征图。例如，对于滤波器filter1，计算神经元o11的输入涉及对输入图像的特定区域进行加权求和，之后应用ReLU激活函数得到输出。 接着，卷积层后面紧跟的是池化层，通常采用最大池化（Max Pooling），通过2*2的窗口在特征图上滑动，取每个窗口内的最大值作为输出。池化层的输出不会经过激活函数，因此在反向传播过程中，池化层的偏导数是恒定的，这与传统全连接层的反向传播有显著区别。 全连接层则将池化层的输出展平，转换成一维向量，然后进行多层全连接计算，直至输出层。在这里，通过softmax函数将全连接层的输出转换为各类别的概率分布，预测图像的类别。 文章的重点在于卷积神经网络的反向传播算法，由于存在卷积层和池化层的特殊性，反向传播的过程需要针对这两个层进行差异化处理。卷积层的反向传播需要根据卷积核的移动方式来调整误差敏感项的计算，而池化层的反向传播则是基于最大值的特性，需要确定哪些像素对最终结果影响最大。 这篇教程不仅阐述了卷积神经网络的基本原理，还提供了如何实际操作和理解CNN的训练过程，这对于理解深度学习模型尤其是图像识别任务中的核心算法至关重要。通过手写代码实现，读者可以更直观地掌握CNN的每一个步骤，从而加深对这一复杂模型的理解。