11、深度学习中的卷积神经网络：从原理到实践

深度学习中的卷积神经网络：从原理到实践

在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是处理图像分类等任务的强大工具。本文将深入探讨CNN的原理、操作以及如何在PyTorch中实现，同时介绍数据增强等提高模型性能的方法。

1. 卷积神经网络基础

CNN的灵感来源于人类大脑视觉皮层的工作原理。在1959年，David Hubel和Torsten Wiesel通过实验发现，大脑视觉皮层的神经元对不同图像有不同反应，这促使了对视觉皮层不同层次的发现。初级层主要检测边缘和直线，而更高层次的层则专注于提取复杂的形状和图案。

1990年代，Yann LeCun及其同事提出了用于手写数字图像分类的神经网络新架构，为CNN的发展奠定了基础。2019年，Yann LeCun与Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton因在人工智能领域的贡献获得图灵奖。

CNN通常被视为特征提取器，其工作机制与传统机器学习模型不同。传统模型依赖领域专家提供的输入特征或计算方法提取特征，而CNN可以自动从原始数据中提取对特定任务最有用的特征。

CNN的工作过程涉及计算特征图（feature map），每个元素来自输入图像的局部像素区域，这个区域被称为局部感受野（local receptive field）。CNN在处理图像方面表现出色，主要得益于两个关键方面：
- 稀疏连接 ：特征图上的一个元素仅与输入图像的一小部分像素相连，这与全连接网络（MLP）不同。
- 参数共享 ：相同的权重用于输入图像的不同部分。