卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，特别擅长处理图像和视频数据。它通过模拟生物视觉系统的方式，利用卷积层、池化层等多层网络结构自动提取图像中的特征，进行分类、识别和预测。CNN被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、人脸识别、物体检测等，已成为深度学习领域的重要模型之一。
卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外，还可以成功识别人脸，物体和交通标志。
池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。
在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域......
卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧？
我们都知道，卷积核的作用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野，当然随之而来的是更多的参数。早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。 但是在学习卷积神经网络的过程中，我们常常会看到一股清流般的存在—1*1的卷积！
这是一篇关于CNN（卷积神经网络）的简单指南，本文将介绍CNN如何工作，以及如何在Python中从头开始构建一个CNN。
本文将介绍一种非常重要的神经网络——卷积神经网络。这种神经网络在计算机视觉领域取得了重大的成功，而且在自然语言处理等其它领域也有很好的应用。深度学习受到大家的关注很大一个原因就是Alex等人实现的AlexNet在LSVRC-2010 ImageNet这个比赛中取得了非常好的成绩。此后，卷积神经网络及其变种被广泛应用于各种图像相关任务。
在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。图像具有一种"静态性"的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。
LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。可以说，LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world！”。