CNN 解析 --唐宇迪

• 1 卷积过程大概是这样，注意有深度信息。
  
• 2.卷积的计算过程，注意卷积的深度要和图像的通道数相同
  
• 3.说到卷积，一定要提到下面这张经典的图
  -这张图的意思，大概就是一个RGB三通道的图，conv层是两个filter组成的卷积，维度都是3，最后经过内积以及加和得到两个特征图。
  -大家也有注意到，本来我的图像是5*5的，添加了一圈（padding=0），这是因为卷积会重点计算靠近中心的像素点，忽=忽视边界点，补上padding是为了更好的利用边界点，这样不容易丢失特征信息。
  -卷积后的特征图往往会变小，补上padding=0也会使特征图不会变化，压缩和降维的操作交给pool层去做即可。
  
• 4 首先提取图像的边缘信息等局部信息，之后再对局部信息进行拼接提取更高层的特征。