一、什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），说白了就是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，比如我们常见的图像、语音都属于这类数据。

它的工作原理很像我们人类的视觉系统，通过一层又一层的神经元，自动去学习数据里的特征和规律。

图1：一个实际例子的流程示意图

先别着急琢磨这张图，记好它就行，先往下看，等看完整个内容，再回头看这张图，就一下子能看明白了，现在不用费劲儿去理解。

二、CNN的五大核心组件

1. 输入层（Input Layer）

输入层就是神经网络的起点，主要工作就是接收原始数据。要是做图像相关的任务，输入的通常是一个三维张量，也就是高度×宽度×通道数，咱们平时看的彩色图片都是RGB三通道。

举个例子，一张224×224的彩色图片，它的输入维度就是224 × 224 × 3。

2. 卷积层（Convolutional Layer）

卷积层可是CNN的核心，也是“卷”这个字的关键所在。它是通过卷积核（Kernel）在输入数据上慢慢滑动，来提取数据的局部特征的。

大家可以想象一下，卷积核就像一个小小的放大镜，在图像上从左到右、从上到下一点点滑过去，每滑到一个位置，就和这个位置对应的像素做运算，最后得出一个特征值。

图2：二维卷积操作示意图

上面这个是二维卷积，简单说就是滤波器的每个格子，和它选中的数据格子一一相乘。其实除了二维卷积，还有三维卷积，就是同时对每个维度进行卷积操作，最后把每个维度的卷积结果加起来，输出一个二维的结果：

图3：三维卷积操作示意图

3. ReLU层（激活函数层）

一般卷积层之后，都会跟着一个激活函数层，最常用的就是ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU的作用特别简单，就是把所有的负值都变成0，正值就保持原样不变。

别看这个操作简单，用处可大了——它能给网络加入非线性，让网络能学会更复杂的特征映射。

可能有人会问，为什么非要加非线性呢？要是没有激活函数，不管你叠多少层卷积，到最后都只是简单的线性变换叠加，网络能学到的东西就特别有限。

而ReLU就相当于给网络注入了活力，让它能学会更复杂的模式。

4. 池化层（Pooling Layer）

池化层的作用，就是在不丢掉图片主要信息的前提下，把图片的尺寸缩小。池化的类型有不少，比如最大池化、平均池化、求和池化等等，它们的运算道理都差不多，下面这张截图用的就是最大池化：

图4：池化示意图

池化的重要作用有三个：一是降维，缩小特征图的尺寸，减少计算量；二是增强鲁棒性，就算图片里的特征有一点点位置变化，它也能识别出来；三是防止过拟合，减少网络的参数数量。

5. 全连接层（Fully Connected Layer）

经过好几层卷积层和池化层之后，原来的特征图会被拉成一个一维的向量，然后送到全连接层里。

全连接层里的每个神经元，都和上一层的所有神经元连在一起。它的作用就是把前面提取到的局部特征整合起来，学会这些特征之间的复杂关联，最后输出分类结果或者回归值。

图5：全连接层结构示意图

过了全连接层，就能输出最终的结果了（其实大家也能看出来，CNN简单理解的话，就是在FCNN前面多了几个处理步骤而已）。

三、"卷"到底是什么意思？

现在咱们回到标题的问题：卷积神经网络到底在“卷”什么？这里的“卷”，指的就是卷积（Convolution）这个操作。它的本质其实很简单，就是三件事：

第一是特征提取，通过卷积核在输入数据上滑动，把不同位置的局部特征都提出来；

第二是特征组合，底层的卷积核负责提取一些简单的特征，比如边缘、纹理，高层的卷积核就把这些简单特征组合起来，形成更复杂的东西，比如物体的形状、完整的物体；

第三是层次化学习，从简单到复杂，从局部到全局，一步步慢慢理解数据到底是什么。

现在再回头看最开始的那张图“图1：一个实际例子的流程示意图”，是不是就清晰多了？

用一句话总结一下：通过各种数学运算，把数据规模变小，把最关键的特征暴露出来，这一系列操作，就是咱们说的“卷”。

最后

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