Pytorch实战教程(十一)-卷积神经网络

0. 前言

卷积神经网络 (Convolutional Neural NetworkCNN) 是一种非常强大的深度学习模型,广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享,卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算,从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合,CNN 可以学习到不同层次的特征表示,从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点,介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件,并使用 PyTorch 构建卷积神经网络。

1. 全连接网络的缺陷

在深入研究卷积神经网络 (Convolutional Neural NetworkCNN) 之前,我们首先介绍传统深度神经网络的主要缺陷。传统深度前馈神经网络(也称全连接网络)的局限性之一是它不满足平移不变性,也就是说,在全连接网络看来,图像右上角有猫与位于图像中心的猫被视为不同对象,即使这是同一只猫。另外,全连接网络受对象大小的影响,如果训练集中大多数图像中的对象较大,而训练数据集图像中包含相同的对象但占据图像画面的比例较小,则全连接网络可能无法对图像进行正确分类。
接下来,我们通过具体示例来了解全连接网络的缺陷,继续使用在

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