（通讯员：刘文姝）2025年3月21日下午18:00，澳门博彩在线 博士研究生初雅莉在南湖校区教学科研楼104室作了一场精彩的学术报告。本次报告由澳门博彩在线 承办，吸引了澳门博彩在线 部分教师及研究生的积极参与。

题目：Principles and Applications of Deep Convolutional Neural Networks

摘要：Deep Convolutional neural networks (DCNNs) are an important model in the field of deep learning and are widely used in computer vision tasks. DCNNs is composed of convolutional layer, pooling layer and fully connected layer. The convolutional layer realizes image feature extraction by means of local receptive field and weight sharing mechanism. The principle of feature extraction is based on hierarchical abstraction mechanism. In shallow layer of network, convolution kernel captures low-level features. With the deepening of the network level, the semantic object representation is gradually formed by nonlinear combination of low-level features. The pooling layer reduces the data dimension by downsampling. The fully connected layer integrates the feature vectors output by the pooling layer to complete the mapping from low-dimensional features to higher-level semantic space. Deep convolutional neural networks show significant advantages in the application fields of image migration and object recognition.

报告伊始，初雅莉博士简要介绍了本次报告的核心内容。

报告题目为"Principles and Applications of Deep Convolutional Neural Networks"，报告围绕深度卷积神经网络的工作原理及应用展开。神经网络发展历经五个阶段，从模型提出到深度学习崛起，深度卷积神经网络应运而生；卷积神经网络模仿人类视觉皮质工作，由卷积层、池化层和全连接层构成；在多个领域应用广泛，但面临复现难和硬件要求高的问题。

在报告中，初雅莉博士为同学们细致讲解了关于神经网络的发展历程。其主要分为五个阶段，从1943年Warren McCulloch和Walter Pitts提出的MP模型，到因《感知机》论断陷入的“冰河期”，再到反向传播算法带来的复兴，以及流行度降低，直至深度学习崛起。神经网络在曲折中不断前行，最终在语音识别、图像分类等领域取得巨大成功，为深度卷积神经网络的发展奠定了坚实基础。

深度卷积神经网络模仿人类视觉皮质工作方式，是一种极具特色的深层前馈神经网络。初雅莉同学详细讲解了其组成结构，卷积层通过局部连接和权重共享提取图像特征，二维卷积依据特定公式计算输出特征尺寸，如垂直边界检测便是其典型应用；池化层进行特征选择，降低特征数量以避免过拟合；全连接层则整合特征完成映射。此外，还介绍了VGG16等典型的网络结构以及Pandas、Anaconda、Torch等编程工具。

初雅莉博士进一步阐述了深度卷积神经网络在多个领域的应用前景；涵盖图像自动上色、风格迁移、目标检测等多个方面，为艺术创作、安防监控、自动驾驶等行业带来创新变革；与此同时，深度卷积神经网络也面临着许多挑战，如研究成果复现困难，代码混乱增加了重复实验的难度；对硬件要求高，训练模型需高配硬件和混合加速，以节省计算资源、提高效率。

报告结束后，参会人员踊跃提问，就感兴趣的问题与初雅莉同学进行了深入的讨论和交流。初雅莉同学对提出的问题进行了详细解答，并分享了自己的研究

心得。

本次学术交流会不仅拓展了同学们的学术视野，也激发了大家的学习热情。聆听报告的师生纷纷表示受益匪浅，将更加努力地学习和研究新的领域与方法。

初审：关迪

复审：杨凯

终审：王丹、王纯杰

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2025年3月21日