卷积神经网络CNN介绍：结构框架，源码理解

1. 卷积神经网络结构

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。

常见结构：

输入层为训练数据，即原始数据，网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。具体C层和S层的个数不确定，依据具体案例而定；最后一个S，即完成了对原始数据的特征提取后，把S层的特征数据进行向量化（vector），然后连接到相应分类器。

一个具有7（输入层+c1+s2+c3+s4+c5+v）层网络结构的字母识别的CNN网络

 

2  卷积层Convolution作用：

卷积操作：用一个滤波器（就是一个小特征矩阵，也称卷积核）在图像矩阵上游走，在对应位置元素相乘，再把相乘的结果相加，最后相加的结果形成新的图像矩阵，游走完成后即完成了对原始图像的卷积变换（映射变换），形成此滤波器下的特征提取。

C层是一个特征提取层，为什么用卷积运算；卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音；例如用增强边缘的卷积去处理图像，处理后的图像边缘特征增强。

3  S层作用：

S-层可看作是模糊滤波器，起到二次特征提取的作用。S层又叫做subsample层，子采样层或者pooling（池化）层

在通过卷积获得了特征 (features)之后，下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如