CNN卷积神经网络

1、CNN 的第一层通常是卷积层（Convolutional Layer）。

         首先需要了解卷积层的输入内容是什么？输入内容为一个 32 x 32 x 3 的像素值数组。解释卷积层的最佳方法是想象有一束手电筒光正从图像的左上角照过。假设手电筒光可以覆盖 5 x 5 的区域，想象一下手电筒光照过输入图像的所有区域。在机器学习术语中，这束手电筒被叫做过滤器（filter，有时候也被称为神经元（neuron）或核（kernel）），被照过的区域被称为感受野（receptive field）。过滤器同样也是一个数组（其中的数字被称作权重或参数）。重点在于过滤器的深度必须与输入内容的深度相同（这样才能确保可以进行数学运算），因此过滤器大小为 5 x 5 x 3。现在，以过滤器所处在的第一个位置为例，即图像的左上角。当筛选值在图像上滑动（卷积运算）时，过滤器中的值会与图像中的原始像素值相乘（又称为计算点积）。这些乘积被加在一起（从数学上来说，一共会有 75 个乘积）。现在你得到了一个数字。切记，该数字只是表示过滤器位于图片左上角的情况。我们在输入内容上的每一位置重复该过程。（下一步将是将过滤器右移 1 单元，接着再右移 1 单元，以此类推。）输入内容上的每一特定位置都会产生一个数字。过滤器滑过所有位置后将得到一个 28 x 28 x 1 的数组，我们称之为激活映射（activation map）或特征映射（feature map）。之所以得到一个 28 x 28 的数组的原因在于，在一张 32 x 32 的输入图像上，5 x 5 的过滤器能够 覆盖到 784 个不