本文深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，包括卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。详细介绍了卷积核的选择偏好、ReLU激活函数及其变种，以及经典CNN模型如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、Inception Net和ResNet的特点和贡献。通过理解这些基础知识，有助于更好地掌握深度学习的实践应用。
- CNN基本原理
- 经典CNN
卷积神经网络基本原理
卷积神经网络的基本结构大致包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层、输出层等。
卷积层
二维卷积运算：给定二维的图像I作为输入，二维卷积核K，卷积运算可表示为 S(i,j)=(I∗K)(i,j)=∑m∑nI(i−m,j−n)K(m,n)S(i, j)=(I * K)(i, j)=\sum_{m} \sum_{n} I(i-m, j-n) K(m, n)S(i,j)=(I∗K)(i,j)=∑m∑nI(i−m,j−n)K(m,n)，卷积核需要进行上下翻转和左右反转
S(i,j)=sum(I(i−2,j−2)I(i−2,j−1)I(i−2,j)I(i−1,j−2)I(i−1,j−1)I(i−1,j)I(i,j−2)I(i,j−1)I(i,j)].∗[K(2,2)K(2,1)K(2,0)K(1,2)K(1,1)K(1,0)K(0,2)K(0,1)K(0,0)]) \left.S(i, j)=\operatorname{sum}\left(\begin{array}{ccc}I(i-2, j-2) & I(i-2, j-1) & I(i-2, j) \\ I(i-1, j-2) & I(i-1, j-1) & I(i-1, j) \\ I(i, j-2) & I(i, j-1) & I(i, j)\end{array}\right] . *\left[\begin{array}{rll}K(2,2) & K(2,1) & K(2,0) \\ K(1,2) & K(1,1) & K(1,0) \\ K(0,2) & K(0,1) & K(0,0)\end{array}\right]\right) S(i,j)=sum⎝⎛I(i−2,j−2)I(i−1,j−2)I(i,j−2)I(i−2,j−1)I(i−1,j−1)I(i,j−1)I(i−2,j)I(i−1,j)I(i,j)⎦⎤.∗⎣⎡K(2,2)K(1,2)K(0,2)K(2,1)K(1,1)K(0,1)K(2,
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