卷积神经网络(CNN)原理与实战：从LeNet到ResNet

卷积神经网络(CNN)作为深度学习的核心技术之一，彻底改变了计算机视觉领域的格局。本文将全面解析CNN的工作原理，并通过PyTorch框架实现从经典LeNet到现代ResNet的完整代码示例，帮助读者深入理解这一强大工具。

卷积神经网络的核心思想

传统全连接神经网络在处理图像数据时面临巨大挑战。想象一下，一张普通的300x300像素彩色图像，如果将其展平作为输入，仅输入层就需要270,000个节点（300×300×3），这样的网络参数量会极其庞大，难以训练且容易过拟合。卷积神经网络通过引入三个关键思想优雅地解决了这些问题：局部感受野、参数共享和空间下采样。

局部连接是CNN区别于全连接网络的首要特征。它基于一个朴素的观察：图像中的局部区域通常包含有意义的特征，如边缘、纹理或特定形状。CNN中的每个神经元不再与上一层的所有神经元连接，而只连接输入区域的一个小窗口（通常3×3或5×5），这种设计大幅减少了参数数量。例如，使用5×5的局部连接，每个神经元只需25个权重参数，而不是全连接情况下的270,000个。

参数共享是CNN的第二个核心思想。在全连接网络中，每个连接都有独立的权重参数。而在CNN中，同一特征图的所有神经元共享相同的权重参数，这意味着无论特征检测器（卷积核）在图像的