卷積神經網絡訓練全攻略：從理論到實戰

呢篇文章詳細介紹卷積神經網絡（CNN）嘅原理同訓練方法，涵蓋佢喺電腦視覺入面嘅應用，好似圖像分類、目標檢測咁。
CNN透過局部感受野、權值共享同池化操作，解決傳統神經網絡嘅參數爆炸同空間相關性問題。
核心組件包括卷積層、池化層、激活函數（例如ReLU）、批歸一化、全連接層同Dropout。
文章仲探討數據準備（例如增強、標準化）、損失函數選擇（交叉熵、Focal Loss）、優化器（例如Adam）同正則化技術。
透過PyTorch實例，展示CIFAR-10數據集嘅訓練流程，包括模型定義、訓練循環同結果分析。
最後討論CNN嘅應用領域（例如醫學影像、遙感）同未來方向，好似注意力機制、輕量級CNN同自監督學習。https://blog.csdn.net/2302_76568160/article/details/151086077