详细通俗易懂理解卷积神经网络CNN（上）

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什么是卷积
卷积怎么工作
什么是卷积神经网络
卷积神经网络怎么工作（经典网络）
迁移学习（概要）
数据增强方法（概要）

1 卷积的定义

首先，卷积是一种运算法则，就像乘法加法，它规定了数据之间的运算规则。它是一种怎样的运算规则呢？定义如下：
连续的定义：

直白地说，是连续函数f和g的一种积分运算，其中，一个明显的特征就是两函数自变量之和为n,，tao是一个变量,将其记为x，n-tao 记为y,符合x + y = n。如果n为常数，那么y随x变化而变化，符合线性关系x+y = n。

离散的定义：

离散的定义看起来更为直观。

为何用两函数的乘积来表示，为什么不是加法或者减法呢？乘法的含义有很多，需放在具体的应用中去，如在概率论问题“两骰子点数加起来为4的概率”：P = f(1)*g(3) + f(2)*g(2) + f(3)*g(1)；

2 卷积在图像处理中的工作原理

这个图太清晰了，说明了卷积的工作过程。卷积的过程也是提取图像特征的过程。不同的卷积提取图像不同维度的特征。

2.1 卷积核的种类

(1) 1X1的卷积核