小象学院Spark+Python大数据分析实战

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。

1）卷积：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野（权值共享）。一次卷积运算(哪怕是多个卷积核)提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算 ，这也就是多层卷积。

2）池化：降维的方法，按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人，不但会带来非常大的计算量，而且容易出现过拟合，解决过拟合的办法就是让模型尽量“泛化”，也就是再“模糊”一点，那么一种方法就是把图像中局部区域的特征做一个平滑压缩处理，这源于局部图像一些特征的相似性(即局部相关性原理)。

3) 全连接：softmax分类