CNN原理：
首先，了解什么是卷积？
数学表达式上看，卷积是一种数学运算，其目的是简化数学表达式，过滤掉复杂数据中的噪声，提取关键特征，卷积应用也被称为滤波，卷积核被称为滤波器。（书中卷积的具体操作讲解的非常详细，需要了解的可以去图书馆借本书看）
卷积的含义：对原始的数据进行一次运算，使结果数据可以加强我们想要得到的特征，消除其他不关心的噪声。
不同于使用固定数字的卷积核，给卷积核赋予参数，这些参数是需要训练的。随着神经 网络的训练，这些卷积核为了在训练数据上得到更好的效果，就会自动调整卷积核中的参数，此过程是自动的。
下面是卷积神经网络基础：
1、局部感知野：一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，距离远的像素相关性则较弱。因而每个神经元没必要对全局图像进行感知，只需对局部进行感知，然后在更高层将局部信息综合起来，就得到全局信息。局部感知野：即一层中的节点不必和前一层所有节点相连，只需要和部分节点相连就可以了。
2、参数共享：即每一层中的节点对上一层节点中的局部连接的参数都是一样的。
3、多卷积核：“局部感知野”和“参数共享”将参数的数量大幅度下降了，但这里只使用了一个卷积核，只提取了一种特征。要提取多种特征种类时，就需要多种不同的卷积核。
4、池化：因为图像具有空间相关性——一个像素点和周围的像素点在很大概率上是相似的，那么把位置相邻的像素点合并，便可缩小最后特征的维数了。
因此，池化是将空间上相邻的点进行聚合处理。
“池化”操作不仅可以降低特征维度，还可以改善结果（不易过拟合）。
比较流行的池化方式：“平均池化”和“最大池化”。
平均池化：池化区域内的所有值的平均值作为池化结果。
最大池化：池化区域内所有值的最大值作为池化结果。
池化操作可以看作是一个池化窗口在图片上移动，每次取窗口的平均值或最大值，窗口移动的步长可以是1，也可以是池化窗口本身的大小。
5、多层卷积
卷积神经网络往往会使用多层卷积和池化，每层的输出用非线性激活函数做转换，或者几层之后用非线性激活函数做转换。
第一层卷积层也许是从原始像素点检测到一些边缘线条，然后根据边缘线条在第二层检测出一些简单的形状，后面的层基于这些现状检测出更高级的特征，比如脸部轮廓、耳朵轮廓等，最后一层利用这些高级特征的一个分类器，也可采用神经网络之外的其他分类器。
多层次的卷积神经网络符合我们对图像的识别过程。图像本身由像素组成，有像素构成线条，由线条构成基本现状，由基本形状构成物体，再由物体构成我们的概念。
6、卷积神经网络的训练
卷积神经网络的训练构成和全连接网络的训练构成类似，都是先将参数初始化，进行前向计算，得到最后的输出结果，计算最后一层每个神经元的残差，然后从最后一层逐层往前计算每一层的神经元的残差，根据残差计算损失对参数的倒数，然后再迭代更新参数。
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