6.1 卷积神经网络实战：图像识别的秘密武器

6.1 卷积神经网络实战：图像识别的秘密武器

在前面的章节中，我们学习了全连接神经网络（如多层感知机）的基本原理和实现方法。虽然MLP在处理结构化数据方面表现出色，但在处理图像数据时却面临巨大挑战。图像数据具有空间结构，相邻像素之间存在强相关性，而全连接网络无法有效利用这种结构信息。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的出现彻底改变了计算机视觉领域。它通过卷积操作提取图像的局部特征，并通过池化操作降低数据维度，从而有效处理图像数据。本节将深入探讨CNN的核心原理，并通过实战项目让你掌握这一图像识别的秘密武器。

为什么需要卷积神经网络？

全连接网络在处理图像时面临两个主要问题：

1. 参数过多：对于一张28×28的灰度图像，如果使用全连接网络，输入层就需要784个神经元。如果第一个隐藏层有1000个神经元，那么仅这一层就需要784×1000=784,000个参数。

2. 忽略空间结构：全连接网络将图像展平为一维向量，丢失了像素之间的空间关系信息。

CNN通过局部连接和权值共享解决了这些问题：