2、卷积神经网络：原理、挑战与架构解析

卷积神经网络：原理、挑战与架构解析

1. DNN与CNN的应用领域

在当今的科技领域，深度神经网络（DNNs），尤其是卷积神经网络（CNNs），已经在多个关键领域展现出了巨大的应用价值。
- 自动驾驶 ：像特斯拉和Waymo等公司，在其自动驾驶解决方案中运用了包括视觉反馈和激光雷达等多种自动驾驶技术。其中，CNNs被用于对道路状况进行视觉感知，是先进驾驶辅助系统（ADAS）的主要后端技术。
- 医疗AI ：DNNs/CNNs在医学领域也变得越来越重要。如今，医生可以借助AI辅助的医学图像进行各种手术。AI系统还能在基因组学中使用DNNs来深入了解像自闭症等遗传疾病。此外，DNNs/CNNs在检测皮肤癌和脑癌等各类癌症方面也有出色表现。
- 安全领域 ：AI的出现对许多传统的安全方法提出了挑战。5G技术的推广使得基于物联网（IoT）的部署大量增加，传统安全方法已难以应对。虽然引入了物理不可克隆方法来保护大规模的IoT部署免受安全攻击，但这些方法仍无法抵御使用DNNs的AI辅助攻击。因此，研究人员不得不升级安全威胁模型以应对基于AI的攻击。同时，由于云数据中心遭受的AI辅助网络攻击大幅增加，企业意识到对抗进攻性AI攻击的最佳方式是采用基于AI的反击措施。

2. 高准确率DNN/CNN模型的陷阱

2.1 计算与能源瓶颈

CNNs由多个卷积层（CONV）组成，这些卷积层有助于提取低、中、高级别的输入特征，以提高准确率。尽管CNNs主要用于图像和视频处理相关的应用，但也广泛应用于语音处理、游戏和机器人等领域。近年来，高准