这两天连续看了一些关于卷积神经网络的视频和博文，把我觉得比较有用的常识和内容整理一下，理顺逻辑，自己也可加深了解，写在这儿，日后想看，顺手就能翻来，永不会丢掉。

  已然叫卷积神经网络，这儿面首先是卷积，然后是神经网络，是2者的一个结合，卷积这个概念实践上来自于信号处理范畴，一般是对2个信号进行卷积运算，见下图：

  神经网络，这是机器学习的元老，是对人脑神经元作业机制的模仿，每个神经元是一个核算单元，输入的数据与权重进行相乘、求和，再加上偏置，得到的数据再经过激活函数，将成果进行输出，见下图，多个神经元相互衔接组成神经网络，详细就不打开说了。

  卷积神经网络在图画分类和辨认范畴的运用十分多，最早用于手写数字的分类辨认，后来逐步发展起来。

  那就从手写体图画辨认说起吧，一副图片假如是单色的，那就能看成是一个二维的数字矩阵，每个像素点的色彩都可以用灰度值来表明；那假如图画是五颜六色的，可以将图画看成是RGB三个单色图片叠加的组合。

  那么对一个五颜六色图画做卷积，究竟做了什么呢？下面这张动图，很好地展现了图画卷积核算的进程，原始图画有RGB三个通道channel1-3，对应有3个卷积核Kernel1-3，每一个通道的图片与对应的卷积核做乘加运算，每个通道得到的数值再相加，加上整体的偏置Bias得到特征图（feature map）里边的一个值。

  这儿面第一个问题，便是卷积核为什么是3*3巨细的，实践上这个尺度也是经过学者们不断研讨总结出的，现在以为3*3的感触野足够用，并且运算量也会相对低，还有1*1的卷积核在运用，其它的根本不必了。

  第二个问题，卷积核里边的参数是怎样来的，其实这儿面的参数机器学习要完成的，当咱们把一切的核参数都调整好，那这个模型也就确认了。也有一些先验的卷积核，如下面的核，进行卷积之后，能轻松完成锐化和边际提取的效果。

  那咱们对一幅图片进行卷积之后，就会构成一个Feature map，它会提取一些特征，用不同的核进行卷积就会输出多个Feature map，

  特征图/Feature map，当图画像素值经过过滤器后得到的便是特征图。

  下面2张图就很直观地展现了kernel和feature map的实践姿态。

  卷积神经网络处理进程中，跟着模型运算的深化，图画的尺度（h*w）会渐渐的小，可是提取的特征会越来越多。

  这儿面因为鸿沟的问题，每一次卷积之后，图画不可防止地会被紧缩一点，这就涉及到一个概念padding，假如设置padding的值为“same”，则会在原图画周围弥补1圈像素点，一般补0，这样后边的图画尺度都会与原图画相同。默许参数是“valid”，翻译过来是有用的意思，这儿的有用指的是与卷积核做运算的图片像素都是有用的，实践上就没有外圈的补0。

  下图展现的便是带padding的卷积效果,这个图的问题是用的是4*4的卷积核，实践中没有用4*4卷积核的。

  上图是步长为1的状况，假如步长为 2,便是适当每隔两行或许两列进行卷积，实践上起到了降维的效果，便是卷积后的feature map尺度会变小。

  池化最大的效果是把数据降维，也叫下采样，可以轻松又有用的防止过拟合。主要有两种池化方法，Max pooling/ avg pooling，一般状况下，池化区域是2*2巨细，池化之后，4*4的图片，会变成2*2巨细。

  卷积核的输入通道数（in depth）由输入矩阵的通道数（inChannels）所决议。比方：一个RGB格局的图片，其输入通道数为3。

  输出矩阵的通道数（out depth）由卷积核的输出通道数所决议，比方下面这个动画傍边，卷积核有8个，那么输出outChannels则为8。

  epoch：表明将练习数据会集的一切样本都过一遍（且仅过一遍）的练习进程。在一个epoch中，练习算法会依照设定的次序将一切样本输入模型进行前向传达、核算丢失、反向传达和参数更新。一个epoch一般包含多个step。

  batch：一般翻译为“批次”，表明一次性输入模型的一组样本。在神经网络的练习进程中，练习数据往往是许多的，比方几万条乃至几十万条——假如咱们一次性将这上万条的数据悉数放入模型，对核算机功能、神经网络模型学习才能等的要求太高了；那么就可以将练习数据划分为多个batch，并随后分批将每个batch的样本一同输入到模型中进行前向传达、丢失核算、反向传达和参数更新。但要留意，一般batch这个词用的不多，大都状况咱们都是只重视batch size的。

  Batch Size（批巨细）： 表明在单次练习中传递给模型的图画数量，咱们在神经网络练习进程中，往往需求将练习数据划分为多个batch；而详细每一个batch有多少个样本，那么便是batch size指定的了。

  step：一般翻译为“进程”，表明在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作。浅显地说，在神经网络练习进程中，每次完成对一个batch数据的练习，便是完成了一个step。

  实践上，上面的卷积处理进程，都是在对图片进行特征提取，而终究要进行分类或猜测就需求凭借神经网络了，所以一般在卷积处理之后需求对数据来进行压平（flatten）操作，使其变为1维的数据，便于送入神经网络的输入层。

  神经网络模型里边(见下图)，全衔接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层，也称为密布衔接层或多层感知机层。它既能当输入层（input layer），又能当输出层（output layer），还能傍边间层（Hidden layer）。

  在神经网络中，激活函数用于引进非线性，使网络可以学习杂乱的映射联系。假如不必激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，不管神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。以下是一些常用的激活函数。常用的有：

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