深度学习-------CNN卷积神经网络（卷积层、池化层、全连接层）

1. 卷积神经网络CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于图像处理有出色表现。

输入层，用于数据的输入。
卷积层（Convolutional layer）:抽取图像特征
激活函数（Activation function）:进行非线性整合
池化层（Pooling layer）:减小特征图空间尺寸
全连接层（ Fully-Connected layer）:将图像展开，进行分类操作
输出层，输出最终结果

1.1 卷积层（convloution layer）

卷积计算分为
原始图:5x5
卷积核:3x3
特征图:3x3(步长为1)