29、卷积神经网络：原理、实现与应用

卷积神经网络：原理、实现与应用

1. 背景与问题提出

在疲惫的一天后去杂货店购物是一种很有压力的体验，我们的眼睛会被大量信息轰炸，如促销、优惠券、颜色、学步儿童、闪烁的灯光和拥挤的过道等，这些信号都会被传送到视觉皮层。视觉系统能够吸收大量信息，就像俗话说的“一幅图胜千言”。但机器能否从图像中找到意义呢？我们视网膜中的感光细胞能捕捉光的波长，但这些信息似乎并不会直接进入我们的意识，同样，相机能捕捉像素，而我们希望从中提取更高级的知识，比如物体的名称或位置。那么，如何从像素实现人类级别的感知呢？

2. 神经网络的局限性

在机器学习中，要从原始感官输入中获得智能意义，需要设计神经网络模型。之前我们了解过一些神经网络模型，如全连接网络和自编码器。而卷积神经网络（CNN）在处理图像和音频等感官数据方面表现出色，它可以可靠地对图像中的物体进行分类。

然而，机器学习一直面临一个难题：设计一个既能充分表达数据，又不会过于灵活而导致过拟合和记忆模式的模型。神经网络虽能提高表达能力，但常常会陷入过拟合的陷阱。过拟合指的是学习到的模型在训练数据集上表现出色，但在测试数据集上表现不佳，这通常是因为模型过于灵活，而可用数据太少，最终模型或多或少地记住了训练数据。

我们可以通过计算要学习的参数数量来快速比较两个机器学习模型的灵活性。例如，一个全连接神经网络接收一个256×256的图像并将其映射到一个包含10个神经元的层，它将有256×256×10 = 655,360个参数，而一个可能只有5个参数的模型相比之下，全连接神经网络能表示更复杂的数据，但也更容易过拟合。

3. 卷积神经网络的原理

卷积神经网络的核心思想是对图像进