30、卷积神经网络：从理论到实践

卷积神经网络：从理论到实践

1. 卷积神经网络基础

卷积神经网络（CNN）包含多个卷积层和最大池化层。卷积层能从不同角度分析图像，最大池化层则在减少数据维度的同时，尽可能保留重要信息，简化计算。

例如，将一张 256×256 的全尺寸图像通过 5×5 的滤波器进行卷积，可得到 64 个卷积结果。接着，对每个卷积结果进行最大池化操作，得到 64 个 128×128 的较小卷积图像。卷积层会添加偏置项和激活函数，其中 5×5 的滤波器加上偏置项共产生 30 个参数。而最大池化层无需额外参数即可降低数据维度。

2. 在 TensorFlow 中实现 CNN

要在 TensorFlow 中实现 CNN，首先需创建一个新的源文件，并定义所有变量。以下是具体代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cifar_tools
import tensorflow as tf
names, data, labels = \
    cifar_tools.read_data('/home/binroot/res/cifar-10-batches-py') 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 24 * 24])       
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, len(names)])    
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 64]))   
b1 = tf.Variable(tf