为什么CNN可以用作图像处理？
CNN的参数比全连接神经网络少得多，为什么CNN只用较少的参数就可以用于处理图像呢？这是因为图像具有以下三点特征：
1、一些pattern比整张图片小得多，例如“鸟喙”这个特征就比整张图片小得多；
2、同样的pattern可能出现在图像的不同区域，例如“鸟喙”可能出现在图片的左上方也可能出现在图像的中间；
3、对图像的降采样(二次采样 Subsampling)不会改变图像中的物体。
CNN的卷积层的设计对应着前两点，池化层的设计对应着第三点。
CNN--卷积层
下面，为大家展示一个神奇的操作：卷积动图
卷积是一种神经网络的连接方式：
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flatten
-
Max Pooling
CNN in Keras
解释一下
model2.add(Convolution2D(25,3,3,input_shape=(1,28,28)))
25是有25个filter，，filter的大小是3*3
input_shape中第一参数是颜色数目，黑白为1，彩色RGB为3，后两个参数是图像大小是28*28
model2.add(MaxPooling2D(2,2))
在2*2的范围内做max pooling
model2.add(Flatten())
What does CNN learn? CNN到底学到了什么？
上例中第二个卷积层有50个11x11的filter，它们的参数是学出来的，设第k个filter的活跃度为，固定参数，用梯度上升法求使
最大的
input image。
得到的结果是，使各个filter活跃度最大的image是各种条纹。这层filter看的还是局部信息。
而使flatten后的FC层的filter活跃度最大的image，就显示出了各种轮廓，说明这些filter看的是整体信息。
固定参数，求
input image，让output layer的各neuron的output最大，并没有得到期望中的数字图片，而是很杂乱的图像。（白色表示有墨水。） 例如：最简单的constrain是大部分图是没有涂笔画的。
对目标
output加一个L1正则项，所得结果稍显数字轮廓。
其实这个就是Deep Dream的思想。
Deep Dream 与 Deep Style
左边CNN filter output代表内容，后边的CNN的filter output之间的correlation代表风格。
要找一张image，其content (filter output)像左，style (output correlation)像右。
CNN的其它应用
阿尔法狗：棋盘作为image，表示成一个matrix，有开篇所讲的前两个特点（①某些pattern比整个图小②同样的pattern可能出现在图像的不同位置），但没有第三个特点（③二次采样不会影响整个图像、这个阿尔法狗不符合），所以阿尔法狗没有pooling layer。
根据阿尔法狗的特性，改善了CNN 的结构，没有使用max pooling
语音识别应用，CNN的filter只会在频谱的频率方向扫描，不会在时间方向扫描。
文本分类应用，CNN的filter只会在sentence matrix的时间方向扫描，不会在embedding dimension方向扫描。
所以，在具体场景应用CNN时，如何设计CNN的结构，需要考虑场景本身的性质特点。
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