【人工智能】用Python实现卷积神经网络(CNN)进行图像分类:从零开始的深度学习教程

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卷积神经网络(CNN)是处理图像分类任务的核心工具,它通过卷积操作和池化机制提取图像的特征并实现分类。本文将手把手教你如何使用 Python 和深度学习框架(PyTorch)从头实现一个 CNN 模型,应用于图像分类任务。我们将从基础概念入手,详细讲解卷积层、池化层和全连接层的工作原理,配合代码示例逐步搭建一个完整的 CNN,并在 CIFAR-10 数据集上进行训练和测试。通过本文,你将掌握 CNN 的基本原理和实现方法,为后续深入学习深度学习奠定坚实基础。


一、卷积神经网络的基础知识

1.1 什么是卷积神经网络(CNN)?

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。其核心在于通过卷积操作提取图像的局部特征,并逐步组合成更高层次的特征。

CNN 的主要结构包括:

  1. 卷积层(Convolutional Layer):提取图像的特征。
  2. 池化层(Pooling Layer):减少特征图的尺寸,降低计算量。
  3. 全连接层(Fully Connected Layer):将提取的特征映射到输出类别。

1.2 卷积层的核心概念

卷积操作

卷积操作通过一个小的核(kernel 或 filter)对图像的局部区域进行加权求和,从而提取特征。

设输入图像为二维矩阵 I I I,卷积核为 K K K,则卷积的公式为:

O ( i , j ) = ∑ m = 0 M − 1 ∑ n = 0 N − 1 I ( i + m , j + n ) ⋅ K ( m , n ) O(i, j) = \sum_{m=0}^{M-1} \sum_{n=0}^{N-1} I(i+m, j+n) \cdot K(m, n) O(i,j)=m=0M1n=0N1I(i+m,j+n)K(m,n)

其中:

  • O ( i , j ) O(i, j) O(i,j) 是输出特征图的像素值。
  • M × N M \times N M×N 是卷积核的大小。

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