【Pytorch详细教程十一】卷积神经网络(CNN)详细介绍(组成、常见网络模型...

发布网友发布时间：2024-08-18 07:55

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热心网友时间：2024-09-02 04:31

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，由卷积层和全连接层（或1x1卷积）构成，起源于1989年的LeNet，但因当时计算能力限制未广泛应用。1998年LeNet-5的成功，特别是2006年后深度学习的发展，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet的出现，使CNN成为图像处理的主流模型。

在计算机视觉中，全连接网络参数众多，例如MNIST手写识别需处理大量重复参数。卷积网络通过参数共享和稀疏连接，如使用3x3或5x5卷积核，仅与局部特征相关联，大大减少参数。卷积层逐层提取图像的局部特征，保持平移不变性，提高计算效率和准确性。

卷积层的核心是使用卷积核对输入图像滑动计算，得到特征图。参数计算涉及滤波器大小、填充（padding）和步长（stride）。多通道卷积处理彩色图像，每个通道独立卷积后合并。池化层用于降维，dropout层帮助防止过拟合，全连接层负责最终的分类或回归任务。

经典网络模型包括LeNet-5（输入32x32，10类别输出）、AlexNet（60M+参数，含LRN层）、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（解决退化问题的残差连接）。选择网络时，需考虑模型精度和计算资源的平衡。