【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】8. CNN架构解剖：从LeNet到ResNet的演进与PyTorch实战复现

摘要：本文系统解析卷积神经网络（CNN）的架构演进历程，从经典的LeNet-5到里程碑式的ResNet，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理CNN核心架构演进路线，对比LeNet-5、AlexNet、VGGNet、Inception、ResNet等关键架构的创新点、解决的核心问题及计算复杂度；深入阐释残差学习原理，通过公式对比普通网络与残差网络的差异，揭示残差连接解决梯度消失和网络退化的机制。实战模块基于PyTorch复现LeNet-5、ResNet基本块及ResNet-18完整架构，设计CIFAR-10数据集上的架构对比实验，展示不同CNN在准确率和收敛速度上的差异。补充深度可分离卷积、模型剪枝、混合精度训练等性能优化技巧，结合工业缺陷检测、医学影像分析案例，提供梯度消失、过拟合、显存不足等常见问题的避坑指南。本文旨在帮助读者理解CNN架构设计逻辑，掌握实战复现技能，为计算机视觉任务选型与优化提供参考。

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文章目录

• 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】8. CNN架构解剖：从LeNet到ResNet的演进与PyTorch实战复现
• • 关键词
  • 一、引言：CNN——计算机视觉的“基石”
  • 二、理论模块：CNN架构演进与核心原理
  • • 2.1 CNN核心架构演进路线
    • • 2.1.1 架构创新点对比
    • 2.2 残差学习原理：突破深层网络的“天花板”
    • • 2.2.1 普通网络vs残差网络
      • 2.2.2 残差连接的核心优势
  • 三、实战模块：经典CNN架构的PyTorch复现
  • • 3.1 环境准备
    • 3.2 LeNet-5复现：CNN的“开山之作”
    • 3.3 ResNet核心组件：BasicBlock与网络构建
    • • 3.3.1 BasicBlock实现
      • 3.3.2 ResNet-18完整实现
    • 3.4 CNN架构对比实验（CIFAR-10）
    • • 3.4.1 数据准备
      • 3.4.2 训练与评估函数
      • 3.4.3 实验设置与结果
  • 四、性能优化技巧：让CNN更高效
  • • 4.1 深度可分离卷积：减少计算量
    • 4.2 模型剪枝：压缩模型大小
    • 4.3 混合精度训练：加速训练速度
  • 五、行业应用案例
  • • 5.1 工业缺陷检测系统
    • 5.2 医学影像分析