深度学习Pytorch入门：卷积神经网络详解

本篇教程是关于深度学习入门课程《动手学深度学习Pytorch Task05》，主要内容聚焦于卷积神经网络的基础知识，包括以下几个关键知识点： 1. **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础。它涉及一个二维输入数组和一个二维卷积核（或称滤波器）的操作，通过在输入上滑动核数组进行逐元素相乘和求和，生成输出数组。互相关运算直观地反映了卷积层如何提取输入的局部特征。 2. **二维卷积层**：这是神经网络中的核心组件，通过互相关运算处理输入，并加入标量偏置。卷积层的参数包括可学习的卷积核和偏置项，这些参数用于特征检测和抽象。 3. **互相关运算与卷积运算的区别**：虽然卷积层名称源自卷积运算，但实际上在计算过程中使用的是互相关运算。卷积运算涉及核数组翻转后与输入的运算，这使得卷积层的参数学习更加灵活。 4. **特征图与感受野**：卷积层输出的二维特征图表示了输入在空间维度上的特征抽象，感受野则指的是影响某个输出点的所有输入区域。 5. **padding**：为了保持输出尺寸不变或增大，可以在输入的边缘添加填充元素，如图中所示的0填充。 6. **步幅**：互相关运算中，卷积核在输入上的移动步幅决定了输出尺寸的变化，如不同步幅组合下的输出形状计算。 7. **多输入通道与多输出通道**：卷积层可以处理多通道输入，每增加一个通道，就可能产生一个新的输出通道，每个通道代表不同的特征检测。 8. **1×1卷积层**：这种特殊的卷积核在高度和宽度为1的情况下，主要用于通道维度的转换，类似于全连接层，但它仅关注通道间的连接，而不关心像素之间的关系。 9. **卷积层的实现**：通过PyTorch的nn.Conv2d函数，可以创建卷积层实例，指定输入通道数（in_channels）、输出通道数（out_channels）等参数。 学习这些内容对于理解深度学习中的卷积神经网络至关重要，它们构成了构建图像分类、物体检测等应用的核心技术基础。通过实践这些概念，学生能够逐渐掌握如何在实际项目中构建和训练深度学习模型。