什么是卷积神经网络（CNN）？

CNN 是一种专为图像处理设计的深度学习模型，通过 卷积层（

卷积层结构
）、池化层 和 全连接层 提取空间特征。其核心优势在于自动学习图像的层次化表示，广泛应用于图像分类、目标检测等领域。

使用 PyTorch 构建 CNN 的步骤

  1. 导入必要的库 

    import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

  2. 定义网络结构
    示例代码：

    class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 16 * 16, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 16 * 16)
        x = self.fc1(x)
        return x

  3. 准备数据集
    推荐使用 MNIST 数据集 或 CIFAR-10 进行训练，数据预处理是关键步骤。

  4. 训练循环

    • 初始化模型和优化器 
      model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    • 迭代训练并保存模型参数
    • 使用验证集监控过拟合风险

实战案例：图像分类

  • 任务目标：使用 CNN 对 CIFAR-10 数据集 进行分类
  • 关键技巧：
    • 添加 Dropout 层防止过拟合（
      Dropout层作用
      ）
    • 使用 Batch Normalization 加速训练（
      BatchNorm层原理
      ）
    • 通过可视化中间特征图理解模型学习过程（
      特征图可视化
      ）

扩展学习

  • PyTorch 官方 CNN 教程 提供更详细的实现示例
  • 探索不同激活函数效果：ReLU、LeakyReLU、Tanh（
    ReLU激活函数
    ）
  • 学习如何优化模型性能：数据增强、迁移学习（
    数据增强技术
    ）

🎯 提示：实践时注意调整卷积核大小和层数，建议从简单模型开始验证思路。