卷积

卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为

卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。

卷积有一种模糊（粗粒度）的效果，这种模糊化（忽视掉一些不必要的细节，在加上 maxpooling 的存在，又会去捕捉最显著的特征，这种忽略次要目标，突出重要目标）。也就是 CNN 天然具有的性质，当其应用在 Text（文本处理）时，比如 fraud detection，欺诈检测，一个人抄袭别人的答案，但又机智地做了一些修改的动作（会被 conv，忽视），但一些核心的东西，两人之间一样的内容（执行 maxpooling 时），会被检测出来。

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。

一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。

卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。因为是对模拟信号论述的，所以常常带有繁琐的算术推倒，很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了，那么卷积究竟物理意义怎么样呢？

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！

卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。

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。