手写实现深度学习：卷积神经网络实战教程

深度学习系列的第二篇文章深入探讨了卷积神经网络的实现过程，作者Charlotte77以数据挖掘民工的身份分享了自定义构建卷积神经网络的详细步骤。文章首先回顾了卷积神经网络（CNN）的基本原理，包括卷积层、池化层、全连接层以及ReLU激活函数的应用。 在前向传播部分，作者以一个简单的例子阐述了卷积的过程。输入的4*4图像经过两个2*2的卷积核进行操作，生成两个3*3的特征图。卷积核通过滑动并计算每个小窗口内的加权求和，然后通过ReLU激活函数得到非线性输出。接着，池化层采用2*2的窗口，对特征图进行下采样，但池化层的输出不经过激活，直接取窗口内的最大值，这简化了反向传播的计算。 池化层之后，特征图被展平成一维向量，然后通过全连接层连接到输出层。输出层则使用softmax函数将神经元的输出转换为类别概率分布。预测结果则是概率最高的类别。 然而，反向传播在卷积神经网络中涉及特殊处理。由于池化层的特性，其输出的偏导数恒为1，这意味着在反向传播过程中，池化层的梯度不会改变。而在卷积层，由于卷积操作是局部的，所以反向传播时需要逐个计算每个滤波器对损失函数的影响，并根据这些影响调整相应的权重和偏置。 这篇文章不仅讲解了卷积神经网络的结构和原理，还指导读者如何手动实现从数据预处理到完整训练的流程，这对于理解和掌握深度学习技术具有很高的实用价值。对于希望深入了解CNN工作原理和实践应用的读者来说，这是不可或缺的一课。