从零开始:卷积神经网络实战教程-手写数字识别

需积分: 0 1 下载量 115 浏览量 更新于2024-06-16 收藏 2.3MB PPTX 举报
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种深度学习模型,专为处理具有网格结构的数据,如图像和视频而设计。它从【小白到大神】的学习路径包括了对CNN基本概念的理解、网络结构的剖析以及实际应用的实战训练。 1. **卷积神经网络概述**: CNN起源于神经认知机的概念,其核心思想是神经元只对输入图像的局部区域进行感知,而不是整个图像,这称为局部感受野。同时,CNN通过权值共享减少参数数量,提高计算效率。神经元之间的连接是局部的,而非全连接,这在图6-2中有直观展示。 2. **CNN结构**: - **卷积层**:卷积层的核心是卷积核,它在输入图像上进行滑动并进行点积运算,形成特征图,有助于提取图像的局部特征。图6-3展示了卷积计算的过程。 - **激活函数**:如ReLU、Sigmoid或tanh等,通过非线性转换增强网络表达能力,图6-4列出了常见激活函数。 - **池化层(下采样)**:通过最大池化操作合并相似特征,减小数据维度,图6-5显示了最大池化的示例。 3. **训练策略**: - **数据增强**:通过几何变换(如翻转、裁剪、旋转和缩放)和像素变换(如亮度调整、噪声添加)增加样本多样性,防止过拟合。 - **归一化**:将输入数据标准化,如输入值范围归一化,或者使用批归一化(Batch Normalization),确保网络内部数据分布的一致性。 - **优化算法**:训练过程中使用随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)来调整模型参数,如图6-4所示。 4. **实战应用**: 实战环节涉及手写数字识别任务,通过构建CNN模型,理解并实现卷积层、激活函数和池化层的组合,以提高模型的准确率。这一部分可能包括搭建网络结构、训练过程监控和模型调优。 卷积神经网络的学习路径涵盖了理论基础、实践操作和优化技巧,旨在帮助读者从初学者成长为能够独立设计和应用CNN的专家。