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笔记：深层卷积神经网络（CNN）中的有效感受野简单推导在笔记：卷积神经网络（CNN)-CSDN博客中，我们在8.1.中引入了有局部感受野这一概念，是指在全连接层中神经元在灰度图中所对应的大小，也就是该神经元负责接收这个范围内数据与卷积核计算出来的特征图中的数据。

深度学习——CNN实例手写数字在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）已成为图像识别任务的强大工具。本文将通过一个具体的实例——使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字，详细讲解 CNN 的构建过程、训练和测试方法。MNIST 数据集是一个包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像的手写数字数据集，每张图像均为 28x28 像素的灰度图，目标是识别图像中的数字（0 到 9）。

深度学习——卷积神经网络在当今的数字化时代，图像识别技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的相机功能到自动驾驶汽车的环境感知，都离不开图像识别技术的支持。图像识别技术使得机器能够像人类一样理解和解释视觉信息，从而在众多领域发挥着重要作用。而在众多图像识别技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）以其独特的结构和强大的功能，成为了图像识别领域的核心力量。CNN不仅在学术研究中取得了突破性进展，还在工业界得到了广泛应用，推动了人工智能技术的飞速发展。

卷积神经网络CNN-part2-简单的CNN卷积神经网络CNN-part1-组成和构建-CSDN博客摘要：本文介绍了经典的卷积神经网络LeNet及其实现。LeNet由Yann LeCun于1989年提出，是最早的CNN之一，主要用于手写数字识别。其结构包含两个卷积块（每个含卷积层、Sigmoid激活和平均池化）和三个全连接层。文中详细展示了PyTorch实现代码，并演示了28x28输入图像在各层的维度变化。同时提供了模型训练方法，包括数据加载、评估函数和GPU训练过程。最后介绍了一个3D可视化工具，可交互式观察LeNet-5各层处理过程，包括输入填

小关会打代码

深度学习之第五课卷积神经网络 (CNN)如何训练自己的数据集（食物分类）之前一直使用的是现有人家的数据集，现在我们将使用自己的数据集进行训练。基于卷积神经网络 (CNN) 的 MNIST 手写数字识别模型

深度学习】--卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据。主要目的是自动地、层次化地从原始数据中学习有效的特征表示，以完成特定的任务，如图像识别、分类、检测、分割等。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：52-基于yolov8/yolov5/yolo11的红绿灯检测识别系统（Python+卷积神经网络）往期经典回顾具体项目资料请看项目介绍大全人工智能 (AI) 在智能交通领域的应用日益广泛，其中基于深度学习的红绿灯检测识别成为一个备受关注的研究方向。通过利用计算机视觉和深度学习技术，我们可以自动识别路口红绿灯的颜色状态（红灯、绿灯、黄灯），提升智能驾驶决策的准确性、交通信号管控效率及道路通行安全性。本文将介绍基于深度学习的红绿灯检测识别系统，并提供一个简单的 Python 代码实现，以便读者更好地了解这一技术。

过往入尘土

卷积神经网络训练全攻略：从理论到实战卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习的重要分支，已成为计算机视觉领域的核心技术。从图像分类到目标检测，从人脸识别到医学影像分析，CNN 展现出了强大的特征提取和模式识别能力。本文将全面介绍 CNN 的工作原理、训练方法，并通过完整代码示例，带您从零开始掌握卷积神经网络的训练过程。

动手学深度学习（pytorch版）：第七章节—现代卷积神经网络（6）残差网络（ResNet）聚焦于神经网络局部：如图所示，假设原始输入x，而希望学出的理想映射为f（x）（作为上方激活函数的输入）。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射。残差映射在现实中往往更容易优化。以开头提到的恒等映射作为希望学出的理想映射，只需将右图虚线框内上方的加权运算（如仿射）的权重和偏置参数设成0，那么即为恒等映射。实际中，当理想映射极接近于恒等映射时，残差映射也易于捕捉恒等映射的细微波动。右图是ResNet的基础架构–残差块（residual block）。在残差块中，

深度学习——基于卷积神经网络实现食物图像分类（数据增强）文章目录引言一、项目概述二、环境准备三、数据预处理 3.1 数据增强与标准化 3.2 数据集准备四、自定义数据集类五、构建CNN模型六、训练与评估 6.1 训练函数 6.2 评估函数 6.3 训练流程七、关键技术与优化八、常见问题与解决九、完整代码十、总结引言本文将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个食物图像分类系统，涵盖数据预处理、模型构建、训练和评估全过程。我们将使用自定义的食物数据集，构建一个卷积神经网络(CNN)模型，并实现完整的训练流程。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：64-基于yolov8/yolov5/yolo11的蝴蝶种类检测识别系统（Python+卷积神经网络）往期经典回顾具体项目资料请看项目介绍大全人工智能 (AI) 在生态保护与生物研究领域应用广泛，基于深度学习的蝴蝶种类检测识别是重点研究方向。借助计算机视觉与深度学习技术，该系统可自动识别自然环境中蝴蝶的种类，本文还将提供简单 Python 代码实现以助理解。蝴蝶是生态系统的重要指示生物，其种类与数量变化直接反映生态环境质量，同时蝴蝶具有极高的科研与观赏价值，但人工识别易受形态相似性、活动状态干扰，精准检测对生态研究与保护决策至关重要。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：51-基于yolov8/yolov5/yolo11的反光衣检测识别系统（Python+卷积神经网络）往期经典回顾具体项目资料请看项目介绍大全人工智能 (AI) 在安全生产与公共安全领域的应用日益广泛，其中基于深度学习的反光衣检测识别成为一个备受关注的研究方向。通过利用计算机视觉和深度学习技术，我们可以自动识别特定场景中人员是否规范穿着反光衣，实时监测反光衣的穿戴状态与完整性，提升高危作业场景的安全管控效率与人员防护水平。本文将介绍基于深度学习的反光衣检测识别系统，并提供一个简单的 Python 代码实现，以便读者更好地了解这一技术。

过往入尘土

搭建卷积神经网络在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是专门为图像任务设计的神经网络架构。它通过模拟人类视觉系统的 “局部感知” 特性，解决了传统全连接网络处理图像时 “参数爆炸” 和 “忽略空间信息” 的痛点。本文将结合之前的 MNIST 手写数字识别代码，从核心原理、组件拆解、数据流动到训练逻辑，全面讲解 CNN 的工作机制。

深度学习----卷积神经网络实现数字识别导入库，导入数据集，划分训练批次数量，规定训练硬件（这部分这部分比较重要，我分开讲1、类定义与继承这里定义了一个名为CNN的类，它继承自 PyTorch 的nn.Module类。nn.Module是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类，通过继承它，我们可以利用 PyTorch 提供的各种功能，如参数管理、设备迁移等。

技术与健康

【系列08】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型第7章：架构设计与高效算子要将AI模型成功部署到端侧，除了对现有模型进行压缩和优化，更根本的方法是在设计之初就考虑其在资源受限环境下的运行效率。本章将深入探讨如何设计高效的网络架构，以及如何理解并优化常用的核心算子。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：28-基于yolov8/yolov5/yolo11的电塔危险物品检测识别系统（Python+卷积神经网络）往期经典回顾具体项目资料请看项目介绍大全人工智能 (AI) 在电力安全领域的应用日益广泛，其中基于机器学习的电塔危险物品图像识别成为一个备受关注的研究方向。通过利用计算机视觉和深度学习技术，我们可以自动识别电塔及其周边的危险物品，提高电力设施的安全监测和运维效率。本文将介绍基于深度学习的电塔危险物品检测识别系统，并提供一个简单的 Python 代码实现，以便读者更好地了解这一技术。

星期天要睡觉

深度学习——卷积神经网络CNN（原理：基本结构流程、卷积层、池化层、全连接层等）先了解传统神经网络原理：深度学习——详细教学：神经元、神经网络、感知机、激活函数、损失函数、优化算法（梯度下降）-CSDN博客https://blog.csdn.net/2302_78022640/article/details/150618265?spm=1001.2014.3001.5502

深度学习——优化函数在深度学习中，优化函数（Optimization Function）是指用于调整模型参数（如神经网络的权重和偏置），以最小化损失函数（Loss Function）的一类算法或方法。优化函数的目标是找到一组最优的参数，使得模型在训练数据上的预测结果与真实标签之间的差异最小。优化函数的选择直接影响模型的训练速度、收敛效果和最终性能。

深度学习：卷积神经网络（CNN）在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）在图像识别、计算机视觉等任务中应用广泛，主要因为它能高效提取图像特征。下面就从基础原理、核心结构和实践要点三个方面，结合图示，把 CNN 的相关知识讲清楚。