卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對(duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)或多個(gè)卷積層和頂端的全連通層（對(duì)應(yīng)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）組成，同時(shí)也包括關(guān)聯(lián)權(quán)重和池化層（pooling layer）。這一結(jié)構(gòu)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用輸入數(shù)據(jù)的二維結(jié)構(gòu)。與其他深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像和語(yǔ)音識(shí)別方面能夠給出更好的結(jié)果。這一模型也可以使用反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。相比較其他深度、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要考量的參數(shù)更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由具有權(quán)重和偏差的神經(jīng)元組成。通過在訓(xùn)練過程中調(diào)整這些權(quán)重和偏差，以提出良好的學(xué)習(xí)模型。每個(gè)神經(jīng)元接收一組輸入，以某種方式處理它，然后輸出一個(gè)值。如果構(gòu)建一個(gè)具有多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則將其稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。處理這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能學(xué)分支被稱為深度學(xué)習(xí)。

普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要缺點(diǎn)是其忽略了輸入數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。在將數(shù)據(jù)饋送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，所有數(shù)據(jù)都將轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組。這適用于常規(guī)數(shù)據(jù)，但在處理圖像時(shí)會(huì)遇到困難。

考慮到灰度圖像是2D結(jié)構(gòu)，像素的空間排列有很多隱藏信息。若忽略這些信息，則將失去許多潛在的模式。這就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被引入圖像處理的原因。CNN在處理圖像時(shí)會(huì)考慮圖像的2D結(jié)構(gòu)。

CNN也是由具有權(quán)重和偏差的神經(jīng)元組成。這些神經(jīng)元接收輸入的數(shù)據(jù)并處理，然后輸出信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是將輸入層中的原始圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到輸出層中的正確類中。普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN之間的區(qū)別在于使用的層類型以及處理輸入數(shù)據(jù)的方式。假設(shè)CNN的輸入是圖像，這允許其提取特定于圖像的屬性。這使得CNN在處理圖像方面更有效率。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理：

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過每一層卷積層“看到”輸入圖片中的視覺特征，來進(jìn)行學(xué)習(xí)的。

2. 卷積層由淺入深，第一層是各種邊緣探測(cè)器的集合，這一階段的特征圖幾乎保留了原始圖像中的所有信息；隨著層數(shù)的加深，特征圖開始表示更高層次的概念，比如“貓耳朵”和“貓眼睛；再往后，層數(shù)越深，其中原始圖像信息越來越少，而和類別有關(guān)的信息越來越多。換言之，隨著層數(shù)的加深，網(wǎng)絡(luò)開始聚焦了。

3. 在后面的網(wǎng)絡(luò)層里，越來越多的特征圖是空白的。這種情況下，我們會(huì)說這一層的一些神經(jīng)元“死掉了”（dead neuron）。這可能是分類任務(wù)中的自然表現(xiàn)，因?yàn)橐恍┨卣髟谝恍┹斎雸D片中存在，在一些地方不存在，這正是區(qū)分圖像的標(biāo)準(zhǔn)；但也可能是因?yàn)閷W(xué)習(xí)率設(shè)置過高，是我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)調(diào)參時(shí)需要注意的地方。

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