资源简介

(共15张PPT)
第2单元 机器能识别
第2节 卷积神经网络及其应用
八年级 下册
主要内容
知识探究
/01
/02
习题测试
/03
小节回顾
/04
作业布置
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
项目子任务
学习常见卷积神经网络结构和训练过程，来为“昆虫的识别”作知识储备。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
探究内容与要求
（1）方法引导：遵循“概念→结构→原理→......”认知规律
（2）主要内容：
①什么是卷积神经网络？——像素点构成和卷积计算
②卷积神经网络的结构？——卷积层和池化层
③卷积神经网络的训练？——任务选择、数据集选择和参数设置
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
知识习得
（1）自主阅读：以书本P47-50为主，网络知识作补充
（2）知识梳理：
①数字图像是由一个个像素点构成的。 黑白图像的像素点的值是0或1，灰度图像则是0～255，彩色图像用RGB三原色混合得到。
②使用全连接神经网络处理图像，参数量会很多，因此科学家参考动物视觉感受野，设计出了“卷积神经网络”。
③卷积神经网络中有两种特殊的网络，分别为卷积层和池化层。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
知识习得
（1）自主阅读：以书本P50-51为主，网络知识作补充
（2）知识梳理：
①LeNet模型输入的是32x32像素的灰度图像。
②LeNet网络中有卷积层、池化层、展平层、全连接层等。
③使用BaseNN搭建神经网络时，Conv2D表示的是卷积层，MaxPool表示的是最大池化层，Linear表示的是全连接层。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
知识习得
（1）自主阅读：以书本P51-54为主，网络知识作补充
（2）知识梳理：
①用训练工具EasyTrain，训练图像分类模型，可以选择任务为“分类任务”，选择模型为“LeNet”模型，数据集选择系统自带的数据集，然后开始设置参数，分类数量要和选择的数据集保持一致，最后生成训练代码。
②训练过程中可以看到损失函数值的变化和识别准确率的值的变化。
③轮数（epoch）、学习率（lr）等被称为模型训练的超参数。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
核心素养培育
（1）学会分析:以“昆虫的识别”为例，如何实现图像分类任务的模型选择、模型结构搭建或选择、模型训练设置。
辅助分析支架：要实现“昆虫的识别”的图片识别等功能，需要用到卷积神经网络，模型可以选择LeNet模型或其他更复杂的模型，训练时要设置好分类数量等超参数。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
核心素养培育
（2）学会解释：什么卷积神经网络比全连接神经网络在图像任务中更优秀？
辅助分析支架：通过参数量计算对比，输入层的参数差异明显。卷积层参考感受野设计，可以感受更大区域的信息。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
核心素养培育
（3）学会求证：用实验结果去支持你解释的观点！
——教师引领学会求证：用训练工具完成一次图像分类任务的模型训练，体会模型准确率提升的过程。
①求证技能：用XEdu中的EasyDL系列工具中的EasyTrain。
②求证活动：用EasyTrain一步步选择和设置，完成模型训练。
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识探究
核心素养培育
（4）对学科方法、工具或作品进行评价反思
训练出来的模型对“昆虫的识别”有什么作用？
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
习题测试
1. 卷积神经网络中，卷积层的主要作用是（ ）
A. 减少数据运算量 B. 提取图像特征 C. 进行图像分类 D. 连接不同层的神经元
参考答案：B
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
习题测试
2.LeNet模型中，经过一层卷积后，图像的特征图数量会______（增加 / 减少），尺寸会______（增大 / 减小）。
参考答案：增加；减小
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
小结回顾
请同学按照下列提示进行总结回顾：
1.学到了哪些知识与技能？
2.提升了哪些方面的能力？
3.生成了怎样的观点？
01 准备过程
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
作业布置
1.项目实施作业
请各小组对项目探究的阶段成果进行整理并提交，整理内容：
（1）项目方案与小组分工表
（2）项目技术方案和使用说明
（3）训练的模型文件
2.课后挑战作业（书本P54的“挑战”部分）

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