转载：https://blog.csdn.net/Chrls_Wang/article/details/51706232
概述
**卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过程（提取人工特征等），可以直接输入原始图像。
图像处理中，往往会将图像看成是一个或多个的二维向量，如MNIST手写体图片就可以看做是一个28 × 28的二维向量（黑白图片，只有一个颜色通道；如果是RGB表示的彩色图片则有三个颜色通道，可表示为三张二维向量）。传统的神经网络都是采用全连接的方式，即输入层到隐藏层的神经元都是全部连接的，这样做将导致参数量巨大，使得网络训练耗时甚至难以训练，而CNN则通过局部连接、权值共享等方法避免这一困难
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：
输入层：用于数据的输入
卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射
池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。
全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失
输出层：用于输出结果
当然中间还可以使用一些其他的功能层:归一化层（Batch Normalization）：在CNN中对特征的归一化
切分层：对某些（图片）数据的进行分区域的单独学习
融合层：对独立进行特征学习的分支进行融合
网络结构
下图是一个经典的CNN结构，称为LeNet-5网络。
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可以看出，CNN中主要有两种类型的网络层，分别是卷积层和池化/采样层(Pooling)。卷积层的作用是提取图像的各种特征；池化层的作用是对原始特征信号进行抽象，从而大幅度减少训练参数，另外还可以减轻模型过拟合的程度。
卷积层
卷积层是卷积核在上一级输入层上通过逐一滑动窗口计算而得，卷积核中的每一个参数都相当于传统神经网络中的权值参数，与对应的局部像素相连接，将卷积核的各个参数与对应的局部像素值相乘之和，（通常还要再加上一个偏置参数），得到卷积层上的结果。如下图所示。
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下面的动图能够更好地解释卷积过程：
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池化/采样层
通过卷积层获得了图像的特征之后，理论上我们可以直接使用这些特征训练分类器（如softmax），但是这样做将面临巨大的计算量的挑战，而且容易产生过拟合的现象。为了进一步降低网络训练参数及模型的过拟合程度，我们对卷积层进行池化/采样(Pooling)处理。池化/采样的方式通常有以下两种：
- Max-Pooling: 选择Pooling窗口中的最大值作为采样值；
- Mean-Pooling: 将Pooling窗口中的所有值相加取平均，以平均值作为采样值；
如下图所示。
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LeNet-5网络详解
以上较详细地介绍了CNN的网络结构和基本原理，下面介绍一个经典的CNN模型：LeNet-5网络。
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LeNet-5网络在MNIST数据集上的结果
进一步了解可参考:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576
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