卷积神经网络(原理与代码实现)

1、卷积的概念

  卷积的概念：卷积可以认为是一种有效提取图像特征的方法。一般会用一个正方形的卷积核，按指定步长，在输入特征图上滑动，遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长， 卷积核会与输入特征图出现重合区域，重合区域对应元素相乘、求和再加上偏置项得到输出特征的一个像素点，如下图所示。

   对于彩色图像（多通道）来说，卷积核通道数与输入特征一致，套接后在对应位置上 进行乘加和操作，如图 所示，利用三通道卷积核对三通道的彩色特征图做卷积计算。

  用多个卷积核可实现对同一层输入特征的多次特征提取，卷积核的个数决定输出层的通道（channels）数，即输出特征图的深度。