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张小明 2026/1/15 12:22:00
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卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;主要由输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。典型结构为#xff1a;
输入层#xff08;INPUT#xff09;#xff1a;接收原始图像数据#xff08;如RGB图像为3通道#xff09;。卷积层#xf…卷积神经网络的结构卷积神经网络CNN主要由输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。典型结构为输入层INPUT接收原始图像数据如RGB图像为3通道。卷积层CONV通过卷积核提取局部特征参数包括输入/输出通道数、卷积核大小、步长和填充。激活函数RELU引入非线性常用ReLU函数解决梯度消失问题。池化层POOL降维并保留主要特征如最大池化选取局部最大值。全连接层FC整合特征并输出分类结果。卷积神经网络的计算输出特征图尺寸的计算公式为[ N \frac{W - F 2P}{S} 1 ]参数说明( W )输入尺寸如256x256。( F )卷积核大小如11x11。( P )填充值如2。( S )步长如4。示例输入256x256卷积核11x11步长4填充2[ N \frac{256 - 11 2 \times 2}{4} 1 63 ]输出尺寸为63x63。AlexNet实例详解AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层使用PyTorch实现self.conv1torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(3,96,kernel_size11,stride4,padding0),torch.nn.ReLU(),torch.nn.MaxPool2d(kernel_size3,stride2)# 输出27x27x96)逐层分析卷积层1输入227x227x3输出55x55x96经ReLU和池化后为27x27x96。卷积层2-5逐步缩小空间尺寸增加通道数如输出13x13x256、6x6x256。全连接层将6x6x256展平为9216维向量经两层4096神经元和ReLU、Dropout后输出50类结果。常见卷积层设置问题问题1为何使用Conv2dConv1d处理文本等一维数据仅对宽度卷积。Conv2d处理图像等二维数据对高度和宽度同时卷积。问题2卷积核参数简化nn.Conv2d(3, 6, 5)中5表示5x5的方形卷积核。若需非方形核需显式指定如(5, 3)。