17、卷积神经网络（CNN）的原理、历史与发展

于 2025-09-14 12:23:55 发布
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卷积神经网络（CNN）的原理、历史与发展

1. CNN演示所需部件

进行CNN演示，需要一个标准的树莓派桌面配置，以下是所需的具体部件列表：
| 物品 | 型号 | 数量 | 来源 |
| — | — | — | — |
| 树莓派4 | 型号B（2GB或4GB内存的树莓派4） | 1 | mcmelectronics.com、adafruit.com、digikey.com、mouser.com、farnell.com |
| 微型SD卡 | 16GB，10级或更大 | 1 | amazon.com |
| USB键盘 | Amazon Basic | 1 | amazon.com |
| USB鼠标 | Amazon Basic | 1 | amazon.com |
| HDMI显示器 | 通用型 | 1 | amazon.com |

需要注意的是，树莓派4至少需要2GB内存才能编译和训练演示中使用的CNN模型，1GB内存的树莓派无法成功完成演示。

2. CNN模型介绍

2.1 CNN与常规神经网络的区别

CNN即卷积神经网络。之前使用的多层感知器（MLP）模型是基于经典人工神经元感知器的传统模型，MLP模型是全连接的，即给定网络层中的每个神经元至少最初都与该层中的其他每个神经元相连。而CNN模型是稀疏连接网络。

CNN与常规神经网络有相似之处，它们都由具有权重和偏置的神经元组成，这些权重和偏置会根据学习进行修改。每个CNN神经元接收一些输入，进行点积运算，并可选择进行非线性处理。整个CNN仍然使用原始图像像素作为输入，在输出端输出类别得分

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