这篇博客深入探讨了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，阐述了卷积如何提取局部特征，下采样和池化的数据压缩作用。同时，文章通过讲解VGG网络的PyTorch实现，帮助读者理解深度学习模型的构建过程。适合对深度学习感兴趣的初学者和进阶者学习。
知识点
- 卷积神经网络是主要用于序列数据
- 卷积主要是提取数据局部特征
- 下采样/池化主要是压缩数据
- nn.Module继承的需要初始化，nn.function继承的不需要实例化。
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