从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解

1. 背景介绍

1.1 大模型开发的意义

1.2 卷积神经网络在大模型中的应用

1.3 PyTorch框架简介

2. 核心概念与联系

2.1 卷积的数学定义

2.2 卷积神经网络的组成

2.2.1 卷积层

2.2.2 池化层

2.2.3 全连接层

2.3 卷积与大模型的关系

3. 核心算法原理具体操作步骤

3.1 卷积的前向传播

3.2 卷积的反向传播

3.3 卷积的优化策略

3.3.1 卷积核大小的选择

3.3.2 填充与步长的设置

3.3.3 激活函数的选择