深度学习进阶:卷积神经网络(CNN)原理与实战
1. 卷积神经网络概述
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中专门用于处理网格状数据(如图像、语音、视频)的神经网络架构。与传统全连接网络相比,CNN具有三大核心思想:
- 局部感受野:每个神经元只与输入数据的局部区域连接
- 权值共享:同一特征检测器在不同位置使用相同的参数
- 空间下采样:通过池化操作逐步降低数据维度
这些特性使CNN能够高效处理高维数据,并保持对平移、缩放和扭曲的不变性。
2. CNN核心组件详解
2.1 卷积层
卷积操作是CNN的核心,通过滑动窗口(卷积核)在输入数据上提取局部特征:
import torch
import torch.nn as nn# 定义卷积层:输入通道1,输出通道16,3x3卷积核
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)# 模拟输入数据:batch_size=4,1通道
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