‘壹’ 什么叫卷积 神经网络
卷积是一种数学运算，用于处理两个函数的叠加；卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据。以下是关于卷积和卷积神经网络的详细介绍：
一、卷积
在数学中，卷积是一种运算方式，用于描述两个函数在某种变换下的叠加效果。在神经网络中，卷积操作被赋予了新的意义，主要用于提取输入数据的特征。具体来说，卷积操作通过卷积核（Filter），即一个小的权重矩阵，在输入数据上滑动并进行加权求和，从而提取出数据的局部特征。
二、卷积神经网络
基本结构：
应用：
综上所述，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据。通过卷积操作提取特征，卷积神经网络在图像识别、视频分析和文本分析等领域取得了显着的成果。
‘贰’ 【高层视觉】透析卷积神经网络(CNN)中的卷积核概念和原理
卷积神经网络中的卷积核概念和原理如下：
卷积核的基本概念：
卷积核的工作原理：
卷积核的自动学习特性：
卷积核在高层视觉任务中的应用：
综上所述，卷积核是CNN中的关键组件，它通过滑动窗口和卷积运算提取图像中的局部特征，并通过自动学习机制适应不同的图像和数据集。这些特征在高层视觉任务中发挥着重要作用。
‘叁’ 为什么使用卷积，卷积的好处有啥
使用卷积的主要原因在于其能够从图像中高效提取关键特征，卷积的好处主要体现在以下几个方面：
特征提取的高效性：
模拟人类视觉处理：
参数共享和稀疏连接：
多通道特征提取：
可解释性和可视化：
综上所述，卷积在深度学习中的使用是基于其高效的特征提取能力、模拟人类视觉处理的方式、参数共享和稀疏连接的优势、多通道特征提取的灵活性以及可解释性和可视化等特点。这些好处使得卷积成为图像处理领域不可或缺的工具。
‘肆’ 一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）
在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：
图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低
图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高
下面就详细说明一下这2个问题：
图像是由像素构成的，每个像素又是由颜色构成的。
现在随随便便一张图片都是 1000×1000 像素以上的， 每个像素都有RGB 3个参数来表示颜色信息。
假如我们处理一张 1000×1000 像素的图片，我们就需要处理3百万个参数！
1000×1000×3=3,000,000
这么大量的数据处理起来是非常消耗资源的，而且这只是一张不算太大的图片！
卷积神经网络 – CNN 解决的第一个问题就是“将复杂问题简化”，把大量参数降维成少量参数，再做处理。
更重要的是：我们在大部分场景下，降维并不会影响结果。比如1000像素的图片缩小成200像素，并不影响肉眼认出来图片中是一只猫还是一只狗，机器也是如此。
图片数字化的传统方式我们简化一下，就类似下图的过程：
假如有圆形是1，没有圆形是0，那么圆形的位置不同就会产生完全不同的数据表达。但是从视觉的角度来看， 图像的内容（本质）并没有发生变化，只是位置发生了变化 。
所以当我们移动图像中的物体，用传统的方式的得出来的参数会差异很大！这是不符合图像处理的要求的。
而 CNN 解决了这个问题，他用类似视觉的方式保留了图像的特征，当图像做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的图像。
那么卷积神经网络是如何实现的呢？在我们了解 CNN 原理之前，先来看看人类的视觉原理是什么？
深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。
1981 年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“ 发现了视觉系统的信息处理 ”，可视皮层是分级的。
人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。下面是人脑进行人脸识别的一个示例：
对于不同的物体，人类视觉也是通过这样逐层分级，来进行认知的：
我们可以看到，在最底层特征基本上是类似的，就是各种边缘，越往上，越能提取出此类物体的一些特征（轮子、眼睛、躯干等），到最上层，不同的高级特征最终组合成相应的图像，从而能够让人类准确的区分不同的物体。
那么我们可以很自然的想到：可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源。
典型的 CNN 由3个部分构成：
卷积层
池化层
全连接层
如果简单来描述的话：
卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。
下面的原理解释为了通俗易懂，忽略了很多技术细节，如果大家对详细的原理感兴趣，可以看这个视频《 卷积神经网络基础 》。
卷积层的运算过程如下图，用一个卷积核扫完整张图片：
这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器（卷积核）来过滤图像的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。
在具体应用中，往往有多个卷积核，可以认为，每个卷积核代表了一种图像模式，如果某个图像块与此卷积核卷积出的值大，则认为此图像块十分接近于此卷积核。如果我们设计了6个卷积核，可以理解：我们认为这个图像上有6种底层纹理模式，也就是我们用6中基础模式就能描绘出一副图像。以下就是25种不同的卷积核的示例：
总结：卷积层的通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征，跟上面提到的人类视觉的特征提取类似。
池化层简单说就是下采样，他可以大大降低数据的维度。其过程如下：
上图中，我们可以看到，原始图片是20×20的，我们对其进行下采样，采样窗口为10×10，最终将其下采样成为一个2×2大小的特征图。
之所以这么做的原因，是因为即使做完了卷积，图像仍然很大（因为卷积核比较小），所以为了降低数据维度，就进行下采样。
总结：池化层相比卷积层可以更有效的降低数据维度，这么做不但可以大大减少运算量，还可以有效的避免过拟合。
这个部分就是最后一步了，经过卷积层和池化层处理过的数据输入到全连接层，得到最终想要的结果。
经过卷积层和池化层降维过的数据，全连接层才能”跑得动”，不然数据量太大，计算成本高，效率低下。
典型的 CNN 并非只是上面提到的3层结构，而是多层结构，例如 LeNet-5 的结构就如下图所示：
卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连接层
在了解了 CNN 的基本原理后，我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。
卷积神经网络 – CNN 很擅长处理图像。而视频是图像的叠加，所以同样擅长处理视频内容。下面给大家列一些比较成熟的应用�：
图像分类、检索
图像分类是比较基础的应用，他可以节省大量的人工成本，将图像进行有效的分类。对于一些特定领域的图片，分类的准确率可以达到 95%+，已经算是一个可用性很高的应用了。
典型场景：图像搜索…
目标定位检测
可以在图像中定位目标，并确定目标的位置及大小。
典型场景：自动驾驶、安防、医疗…
目标分割
简单理解就是一个像素级的分类。
他可以对前景和背景进行像素级的区分、再高级一点还可以识别出目标并且对目标进行分类。
典型场景：美图秀秀、视频后期加工、图像生成…
人脸识别
人脸识别已经是一个非常普及的应用了，在很多领域都有广泛的应用。
典型场景：安防、金融、生活…
骨骼识别
骨骼识别是可以识别身体的关键骨骼，以及追踪骨骼的动作。
典型场景：安防、电影、图像视频生成、游戏…
今天我们介绍了 CNN 的价值、基本原理和应用场景，简单总结如下：
CNN 的价值：
能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果)
能够保留图片的特征，类似人类的视觉原理
CNN 的基本原理：
卷积层 – 主要作用是保留图片的特征
池化层 – 主要作用是把数据降维，可以有效的避免过拟合
全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果
CNN 的实际应用：
图片分类、检索
目标定位检测
目标分割
人脸识别
骨骼识别
本文首发在 easyAI - 人工智能知识库
《 一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用） 》