《PyTorch深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目教程》教案-項(xiàng)目4-提升貓狗圖像分類的準(zhǔn)確率教師姓名宋桂嶺授課班級授課周次授課課時7教學(xué)目標(biāo)知識目標(biāo)：1.深入理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本概念、結(jié)構(gòu)和原理。2.學(xué)習(xí)卷積層、池化層和全連接層的功能，以及它們在圖像特征提取中的作用。3.學(xué)習(xí)不同經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如AlexNet、VGGNet、ResNet、MobileNet等，并理解它們的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場景。4.掌握卷積層尺寸（如濾波器大小、步長、填充等）的計(jì)算方法及其對模型性能的影響。能力目標(biāo)：1.能夠具體分析卷積網(wǎng)絡(luò)各層之間的關(guān)系，并理解整個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理過程。2.熟練運(yùn)用Dropout、MaxPool2d、BatchNormalization等模型優(yōu)化技術(shù)以提高網(wǎng)絡(luò)性能和防止過擬合。3.掌握使用PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建和訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用于圖像分類。4.具備調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)來優(yōu)化模型性能的能力。素養(yǎng)目標(biāo)：1.培養(yǎng)在模型性能不佳時，能夠發(fā)現(xiàn)并分析問題原因的批判性思維能力。2.培養(yǎng)根據(jù)項(xiàng)目需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，能夠自主選擇合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)的創(chuàng)新能力。3.培養(yǎng)通過實(shí)踐案例，能夠?qū)⒗碚撝R應(yīng)用到解決實(shí)際問題中的能力。4.培養(yǎng)在團(tuán)隊(duì)中有效溝通和協(xié)作，以及對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的持續(xù)學(xué)習(xí)和探索精神。教學(xué)內(nèi)容任務(wù)1多層感知機(jī)問題分析任務(wù)2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入任務(wù)3卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編程實(shí)現(xiàn)任務(wù)4網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及結(jié)果評估任務(wù)5認(rèn)識更多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)教學(xué)重點(diǎn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何編程實(shí)現(xiàn)一個卷積網(wǎng)絡(luò)對卷積、步長、填充等操作的計(jì)算方法教學(xué)難點(diǎn)卷積概念較為抽象，如何讓學(xué)生能更好理解卷積比起全連接，在多層傳遞過程中的維度計(jì)算更為復(fù)雜，如何讓學(xué)生掌握維度計(jì)算的方法教學(xué)方法講授法、演示法、任務(wù)導(dǎo)向法教學(xué)場所課外作業(yè)1）什么是卷積，卷積在圖像處理中的作用是什么？2）卷積操作的核心參數(shù)有哪些？如何利用這些參數(shù)求得卷積操作輸出矩陣的尺寸？3）訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般步驟是什么？4）有哪些經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？5）什么是遷移學(xué)習(xí)？舉例說明遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用。教學(xué)體會或反思任務(wù)1多層感知機(jī)問題分析（1課時）教學(xué)方式：理論講解1、項(xiàng)目3作業(yè)講解及內(nèi)容回顧(20分鐘)2、由項(xiàng)目3遺留的問題引入新的技術(shù)需求（5分鐘）項(xiàng)目3完成貓狗圖像分類項(xiàng)目框架的搭建，但是其分類的準(zhǔn)確率僅有69%，一般在實(shí)際應(yīng)用場景中，準(zhǔn)確率需要達(dá)到95%以上。解決：為了提高圖像分類的準(zhǔn)確率，一種名為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被提出來，通過在網(wǎng)絡(luò)中使用卷積層（ConvolutionalLayer）、池化層（PoolingLayer）和全連接層（FullyConnectedLayer）來自動學(xué)習(xí)圖像中的空間層次特征。由于其準(zhǔn)確性和易用性，迅速成為深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用廣泛的架構(gòu)之一2、編寫示范代碼，到處MLP模型為ONNX結(jié)構(gòu)，同步讓學(xué)生完成相關(guān)操作（20分鐘）3、結(jié)合ONNX可視化工具分析MLP問題，提出改進(jìn)方法，最終結(jié)論，需要新的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型—卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（5分鐘）任務(wù)2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入（1課時）教學(xué)方式：講練結(jié)合1、講解卷積的概念（10分鐘）2、通過編程實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算，帶領(lǐng)學(xué)生完成卷積運(yùn)算代碼，確定學(xué)生能夠完成編程，再進(jìn)入下一個教學(xué)環(huán)節(jié)（20分鐘）3、講解步長的概念（5分鐘）4、進(jìn)一步，添加步長處理代碼，等待學(xué)生完成操作，講解出現(xiàn)的一個重要概念：特征圖（5分鐘）5、講解填充的概念（5分鐘）6、帶領(lǐng)學(xué)生完成填充相關(guān)代碼實(shí)現(xiàn)（5分鐘）任務(wù)3卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編程實(shí)現(xiàn)（0.5課時）授課方式：講練結(jié)合1、講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型（5分鐘）2、給出LeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch實(shí)現(xiàn)，并讓學(xué)生完成相關(guān)代碼（20分鐘）3、講解LeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（5分鐘）4、結(jié)合代碼講解LeNet網(wǎng)絡(luò)傳遞過程中維度計(jì)算方法（5分鐘）Size任務(wù)4網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及結(jié)果評估（0.5課時）1、修改訓(xùn)練代碼，完成模型訓(xùn)練，鼓勵學(xué)生斷點(diǎn)調(diào)試（20分鐘）2、訓(xùn)練結(jié)果評估，讓學(xué)生理解框架的作用（5分鐘）任務(wù)5認(rèn)識更多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（4課時）1、對比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MLP網(wǎng)絡(luò)，可以發(fā)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升了分類準(zhǔn)確率，引入經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的概念（5分鐘）2、AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型講解，及其引入的ReLu、歸一化層和DropOut機(jī)制（15分鐘）3、AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型編程實(shí)現(xiàn)及參數(shù)模型分析（30分鐘）4、講解VGGNet網(wǎng)絡(luò)模型，小卷積核和更深的網(wǎng)絡(luò)層次（20分鐘）5、VGG編程實(shí)現(xiàn)（30分鐘）7、遷移學(xué)習(xí)介紹，由于自身訓(xùn)練VGG網(wǎng)絡(luò)收斂慢，性能一般，可以通過預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型完成微調(diào)（20分鐘）8、對于已經(jīng)講解的模型歸納總結(jié)（10分鐘）9、講解ResNet網(wǎng)絡(luò)模型，是針對以上模型的問題，如梯度消失、梯度爆炸和