当下，计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是计算机视觉任务中最为常用且高效的模型之一。本文将介绍CNN的基本原理、架构和一些经典网络模型。并且解释上面这幅图。
1. 什么是卷积神经网络：
卷积神经网络 = 神经网络 + 其他层次
看到了吗，上图中只有绿色的部分是全连接神经网络，其余都是CNN加入的其他层次
2. 应用领域：
主要应用与计算机视觉领域（视频等于一张张图片）（一般用gpu（图像处理单元）比CPU快几百倍）
- 检测任务
- 分类与检索
- 超分辨率重构
- 人脸识别
3. 架构：
我们正式开始介绍CNN的架构，包括四个部分：
- 输入层
输入图像（h×w×c）
- 卷积层（CONV）
新概念：
卷积核（filter W）（权重参数矩阵）
过程：
通道的每个像素点（起初是 图像颜色通道：RGB（R channel，G channel，B channel））与每个卷积核维度卷积（与卷积核内积）后得到一个特征值
对每个颜色通道都要做卷积（这三个卷积核可以不一样），算完之后这三个通道结果加起来再加上偏置b，得到一个特征图（可以用多个卷积核卷积得到多个特征图）
总结就是：卷积核把箱子拍扁成一个一维度的更小的纸（等于 内积之和+偏置）
- 池化层（POOL）（压缩、下采样）
池化方法：
最大池化（MAX POOLING）：提取最大值代替
不改特征图个数c，只缩减高h和宽w
- 全连接层（FC）
全连接开始前 卷积、激活函数（非线性变换 激活函数 RELU）、池化 循环使用，把最后结果拉成一条特征向量后交给全连接层
全连接层结构在这里就不多赘述了
4. 卷积层的参数和名词
参数：
- 边缘填充（pad）：在最外层添加一圈数字（一般是0，因为0×任何数字都是0，防止干扰数据）从而防止对边缘的计算过少
- 卷积核个数：有多少个则得到多少个特征值
- 步长（S）：卷积核移动的步长
卷积结果计算公式：
如果输入数据是32*32*3的图像，用10个5*5*3的filter来进行卷积操作指定步长为1，边界填充为2，最终输入的规模为?
(32-5+22)/1+1=32，所以输出规模为3232*10经过卷积操作后也可以保持特征图长度、宽度不变。
名词：
感受野：卷积后的一个像素点是由原来多少个像素计算得到的（比如上图的感受野就是3*3）
5. 注意：
带参数计算的（有w和b的、要根据设定更新东西的）层叫做一层，只有卷积层和全连接层被叫做层
堆叠小的卷积核比用一个大的卷积核需要的参数少（可以自己计算）
6. 经典网络：
在计算机视觉领域，有几个经典的CNN模型：
AlexNet：是2012年ImageNet竞赛的冠军，它引入了深度学习在计算机视觉中的重要性，并采用了多层卷积和全连接层的架构。
VGG：由牛津大学的研究团队提出，其特点是网络结构非常深，使用了连续的小卷积核进行卷积操作，参数量较大。
ResNet：引入了残差连接的思想，解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深。
