用实践认知，站在AlexNet的起点

在深度学习领域，计算机视觉一直是一个备受关注的研究热点。而AlexNet网络作为计算机视觉领域的里程碑式作品，更是引起了广泛的关注和讨论。本文将以CS231N视觉公开课为基础，详细阐述卷积基础，尤其是移动与步长对输入与输出维度变化的影响以及补充零值的操作，并在此基础上构建AlexNet网络，帮助读者更好地理解这一重要网络。

计算机视觉与卷积基础

计算机视觉是一个跨学科领域，涉及计算机科学、数学、物理学等多个学科。其主要任务是让计算机能够像人类一样理解和处理视觉信息，从而实现对图像和视频的理解、分析和处理。卷积是计算机视觉中的一个重要概念，它是一种数学运算，用于提取图像或信号中的特征。

卷积基础

卷积是一种数学运算，它通过将一个函数与另一个函数的翻转版本进行卷积来产生第三个函数。在计算机视觉中，卷积通常用于提取图像或信号中的特征。卷积核是用于进行卷积运算的函数，它通常是一个小型的矩阵。卷积核在图像或信号上滑动，并与图像或信号中的每个像素或值进行相乘。然后将这些乘积求和，并作为输出图像或信号中的对应像素或值。

移动与步长

在卷积运算中，卷积核在图像或信号上滑动的方式称为移动。移动的步长是指卷积核在图像或信号上滑动的距离。步长可以是1、2、3等任意正整数。步长越小，卷积核滑动的距离就越小，输出图像或信号的分辨率就越高。步长越大，卷积核滑动的距离就越大，输出图像或信号的分辨率就越低。

补充零值

在卷积运算中，有时需要在图像或信号的边缘补充零值。这是因为卷积核在图像或信号上滑动时，可能会超出图像或信号的边界。补充零值可以防止卷积核超出图像或信号的边界，从而保证卷积运算的正确性。

AlexNet网络

AlexNet网络是一个卷积神经网络，它是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年提出的。AlexNet网络是第一个在ImageNet竞赛中获得冠军的卷积神经网络，它在计算机视觉领域具有里程碑式的意义。

AlexNet网络的结构如下图所示：

[插入AlexNet网络结构图]

AlexNet网络由5个卷积层、3个全连接层和一个池化层组成。卷积层负责提取图像中的特征，全连接层负责对这些特征进行分类。池化层负责降低图像的分辨率，从而减少计算量。

AlexNet网络的成功证明了卷积神经网络在计算机视觉领域强大的能力。自AlexNet网络提出以来，卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的主流方法。

结论

本文详细阐述了卷积基础，尤其是移动与步长对输入与输出维度变化的影响以及补充零值的操作，并在此基础上构建了AlexNet网络。通过CS231N视觉公开课的指引，我们一步一步地踏上了深度学习的征程。希望本文能够帮助读者更好地理解卷积神经网络，并将其应用到实际的计算机视觉任务中。