摘要

深度学习为图像处理注入了革命性动力。本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，通过PyTorch实现图像分类实战；深入解析迁移学习的高效应用策略，利用预训练模型提升自定义任务性能；最后揭开生成对抗网络（GAN）的神秘面纱，展示图像生成与增强的前沿技术。结合代码案例与可视化分析，帮助读者跨越传统算法与深度学习的技术鸿沟。

一、卷积神经网络（CNN）基础与实战

1. CNN的核心组件与工作原理

1.1 卷积层：图像特征的“探测器”

• 卷积运算：通过滑动窗口与卷积核的点积操作提取局部特征
• 感受野：神经元在原始图像中对应的区域大小
• 特征图：不同卷积核生成的抽象特征映射

1.2 池化层：特征的“降维加速器”

• 最大池