图解，卷积神经网络（CNN可视化）

卷积，提取特征（与卷积核特征越接近，计算得到的数值越大）

池化，压缩降维（通过平均池化、最大值池化，原理是相邻的像素值相似）

激活，对池化层输出进行非线性映射，使得多层神经网络具有实际意义，一般采用ReLU函数便于求导且深层网络没有梯度消失