（注：以下截图均来自台湾大学李宏毅老师的课程PPT）
指路视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=17
博主刚接触CNN不久，本篇算是自己看了李宏毅老师CNN课程视频的学习记录吧，基本流程就没怎么写了，主要是自己看完视频解决的疑惑。下列表述如有错误的，欢迎大家指正！
问题一：CNN中的卷积核是怎么设置的？为什么？
CNN卷积核的设计-1
联想空间滤波器遍历全图实现滤波效果的过程，模板（卷积核）相当于一个系统的冲激响应，作用于不同的像素点（输入）会有不同的输出（内积值）。而在此处，如右图所示的Filter-1, 其只有主对角线上的值全为1，目的是为了检测有没有主对角线这样的一个特征，如果有的话，如图中放置在第一个位置，得到的内积为1×1+1×1+1×1=3，3也是该卷积核遍历过程中所能得到的最大内积值（因为只要其他位置有数值，根据Filter-1的设置，就会减去一定的值，这样总值必然会比3小）。这也就验证了“长得越像，内积越大”的道理。这样就能检测出特征（此处为主对角线）了。对于其他特征卷积核的设计也是一样的道理。
CNN卷积核的设计-2
该图检测的是另一个特征，最大值3出现在右下角，这样就说明在右下角处有存在这个卷积核（垂直线）的特征。卷积之后得到的新矩阵也称为Feature Map（特征图），通过Feature Map我们可以知道该图像具有的特征及其所在位置。一个卷积核对原图进行遍历可以得到一个特征图，如果有100个卷积核则可以得到100个特征图。
CNN卷积核设计-3
对于多通道的图像，其遍历的卷积核的通道数也要和图像的通道数一样，但是每一层卷积核矩阵值的设计都是一样的，因为不同通道只是代表的颜色不同，其特征还是不变的，所以如上图，要检测的是垂直的直线，每一层的矩阵值（上图三通道 有三层）都是一样的。（特征矩阵是固定的）。而在遍历的时候，就是每一层的内积相加作为该位置的值。
这里有一个还未明白的问题，就是第一层卷积的意义按照上面的解释是可以理解的，但是第二层卷积第三层卷积呢，在之前特征图上继续做操作，这里还是不太理解。
问题二：如何理解卷积层和全连接层的关系
卷积层和全连接层的联系
简单来说，在CNN中，卷积层负责把图像的特征提取出来，然后把这些特征输送到全连接层进行，通过全连接层不断地强化特征最终可以得到该图像物体所属的类别。这里不得不再次感叹李宏毅老师讲的是真的好，老师说，其实卷积层就是丢了某些参数的全连接层的一部分。
将卷积层用全连接层的视角来看
如上图，将尺寸为6×6的图像像素展开（flatten）为一维向量，根据求内积的过程可知，每一个像素点都乘了卷积核中对应位置的参数，最终相加得到第一个神经元的值——3.而卷积核的参数不就是全连接网络中每条连接线的参数吗。只不过对于这个过程，并不是“全连接”，第一个神经元其实只连接到9个像素点。所以说卷积层就是丢了某些参数的全连接层的一部分。此外，原本在全连接层中每个神经元都会有独立的权值，但是在这里，不同的神经元共享权值。如下图所示，第二个神经元的值也是用刚才的一组权值得到的。
不同的神经元共享权值
图记：
卷积网络输出特征图，然后flatten之后输入全连接网络
flatten示意图
CNN用Keras实现流程及对应代码
卷积过程示意图
图解：
第一次卷积：25个卷积核 每个卷积核3×3，输入图片大小1个通道，尺寸是28×28
第一次池化：表示每2×2的块作为一个“池”合并为一个值
第二次卷积：50个卷积核，每个卷积核3×3，（系统会自动补上通道数，不需特地说明，此时的通道已经变成25了）
第二次池化：表示每2*2的块作为一个“池”合并为一个值
第一次只有一个通道，所以参数数为3×3×1=9
第二次输入图像有25个通道，所以参数数为3×3×25=225
CNN全过程流程图
对于这个视频，我在复习的时候搞明白了上面的这些点。对于CNN的全过程还有一些没有完全理解的，不过今天就先记到这里吧，还是得再去看看李宏毅老师的课。
有什么表述有误的，请大家多多指正！
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