本课程作业要求学生完成卷积神经网络(CNN)、批量归一化(BatchNorm)、全连接层及Dropout技术的应用练习，深化对图像分类模型的理解与实践。
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的主要模型之一，在计算机视觉任务中表现出色。斯坦福大学的CS231n课程作业2重点探讨了CNN、批量归一化（Batch Normalization）、全连接层（FC）以及dropout技术。这些知识点对于构建高效且可训练的深度学习模型至关重要。
**卷积神经网络（CNN）**：
CNN由多个层次构成，包括卷积层、池化层和激活层等。卷积层通过滤波器扫描输入图像以提取特征；池化层用于降低数据维度并减小计算量，常见的有最大池化和平均池化；而ReLU等激活函数引入非线性使网络能处理更复杂的问题。CNN的权值共享特性使其在处理图像时具有空间平移不变性，减少了参数数量，并降低了过拟合风险。
**批量归一化（Batch Normalization）**：
批量归一化是一种加速训练和改善模型性能的技术，它通过对每一层输入或激活值进行标准化来稳定网络内部分布。通常在激活函数之前应用此技术可以减少内部协变量位移，使网络更快收敛，并允许使用更高的学习率。
**全连接层（FC）**：
在CNN中，全连接层将卷积层提取的特征映射转换为分类或回归预测。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，形成大量连接以学习复杂的非线性关系。最后的全连接层通常会添加softmax层来进行多分类任务的概率输出。
**Dropout**：
Dropout是一种正则化策略，用于防止模型过拟合，在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元（即设置为0），强制网络学习更鲁棒的特征表示。每次前向传播时网络看到不同的子集有助于提升泛化能力，dropout比例通常是可调整的。
通过CS231n课程作业2的学习和实践，你将实现并理解这些概念，并构建包含CNN、批量归一化、全连接层及dropout技术的深度学习模型应用于图像识别任务。这涉及数据预处理、网络架构设计以及训练过程优化等多个方面，在实践中深入掌握它们的工作原理与应用方法。
5星
