卷积神经网络 (CNN, Convolutional Neural Network) 算法详解与PyTorch实现
目录
- 卷积神经网络 (CNN, Convolutional Neural Network) 算法详解与PyTorch实现
- 1. 卷积神经网络 (CNN) 算法概述
- 1.1 图像处理
- 1.2 CNN的优势
- 2. CNN的核心技术
- 2.1 卷积层
- 2.2 池化层
- 2.3 全连接层
- 2.4 激活函数
- 3. PyTorch实现CNN
- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现CNN
- 4. 案例一：图像分类任务 - CIFAR-10数据集
- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 5. 案例二：图像分类任务 - Fashion-MNIST数据集
- 5.1 数据集介绍
- 5.2 数据预处理
- 5.3 模型训练与评估
- 总结
1. 卷积神经网络 (CNN) 算法概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地提取图像中的特征，并进行分类、检测等任务。
1.1 图像处理
图像处理是一种将图像转化为数字信号并进行处理的技术。CNN通过卷积操作提取图像中的局部特征，通过池化操作降低特征图的维度，从而实现对图像的高效处理。
1.2 CNN的优势
- 局部感受野：CNN通过卷积操作提取图像中的局部特征，能够捕捉图像的局部信息。
- 参数共享：CNN通过参数共享减少模型参数，降低计算复杂度。
- 平移不变性：CNN通过池化操作实现平移不变性，能够处理图像中的平移、旋转等变换。
