一、基本概念

1.基本概念

卷积神经网络是输入张量先经过卷积计算然后传入全连接层的神经网络

卷积计算是为了提取图片特征以降低传入数据量达到降低过拟合或减少数据量的作用

2.卷积核

一般是一个方正，如果原始数据是单通道则卷积核也是单通道，原始数据是多通道那么卷积核也是多通道的，通道指的是rgb，卷积核的值是人为赋值的

3.卷积计算

按照一定步长让卷积核在原图数据（矩阵）中移动，移动覆盖的区域与卷积核数据对应相乘然后求和再加上偏执项得到一个特征值，最后将这些特征值集合（矩阵）作为训练数据集