深度学习进阶：卷积神经网络(CNN)原理与实战

1. 卷积神经网络概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习中专门用于处理网格状数据（如图像、语音、视频）的神经网络架构。与传统全连接网络相比，CNN具有三大核心思想：

1. ​​局部感受野​​：每个神经元只与输入数据的局部区域连接
2. ​​权值共享​​：同一特征检测器在不同位置使用相同的参数
3. ​​空间下采样​​：通过池化操作逐步降低数据维度

这些特性使CNN能够高效处理高维数据，并保持对平移、缩放和扭曲的不变性。

2. CNN核心组件详解

2.1 卷积层

卷积操作是CNN的核心，通过滑动窗口（卷积核）在输入数据上提取局部特征：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义卷积层：输入通道1，输出通道16，3x3卷积核
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 模拟输入数据：batch_size=4，1通道