1、卷積神經網絡通俗理解

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為“平移不變人工神經網絡

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2、卷積神經網絡算法是什么？

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卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。

卷積神經網絡具有表征學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為“平移不變人工神經網絡（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

卷積神經網絡的連接性：

卷積神經網絡中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparse connection），即相比于前饋神經網絡中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。具體地，卷積神經網絡第l層特征圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網絡的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網絡結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利于神經網絡的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網絡中特征圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weight sharing）。權重共享將卷積神經網絡和其它包含局部連接結構的神經網絡相區分，后者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網絡的參數總量，并具有正則化的效果。

在全連接網絡視角下，卷積神經網絡的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恒為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。

總結

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