本文主要是介绍卷积神经网络，卷积和池化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。
卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上（MINST）。LeCun提出的网络称为LeNet，其网络结构如下：
这是一个最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。
卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化层，主要是为了降低数据维度。
综合起来说，CNN通过卷积来模拟特征区分，并且通过卷积的权值共享及池化，来降低网络参数的数量级，最后通过传统神经网络完成分类等任务。
降低参数量级
为什么要降低参数量级？从下面的例子就可以很容易理解了。
如果我们使用传统神经网络方式，对一张图片进行分类，那么，我们把图片的每个像素都连接到隐藏层节点上，那么对于一张1000x1000像素的图片，如果我们有1M隐藏层单元，那么一共有10^12个参数，这显然是不能接受的。（如下图所示）
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