【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：
- 卷积层（Convolutional Layer）：提取图像的特征。
- 池化层（Pooling Layer）：减少特征图的尺寸，降低计算量。
- 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=0∑M−1n=0∑N−1I(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。