一.概念
局部感受野（Local Receptive Fields）
卷积神经网络则是把每一个隐藏节点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数训练的数量。例如，一张1024×720的图像，使用9×9的感受野，则只需要81个权值参数。对于一般的视觉也是如此，当观看一张图像时，更多的时候关注的是局部。
共享权值(Shared Weights）
卷积神经网络卷积层中，神经元对应的权值是相同，共享的权值和偏置也被称作卷积核或滤汲器。
池化（Pooling)
通过对图像卷积进行压缩，卷积之后，通过一个下采样过程，来调整图像大小。
Lp池化
监督学习
根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。
非监督学习
我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。
二.结构
输入层
一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组
隐含层
由卷积层、池化层和全连接层组成
卷积层~
内部包含多个卷积核，功能是对输入数据进行特征提取.
上图中间则为卷积核，以下为卷积公式。
池化层
在卷积层进行特征提取后，输出的特征图会被传递至池化层进行特征选择和信息过滤。池化层包含预设定的池化函数，其功能是将特征图中单个点的结果替换为其相邻区域的特征图统计量。池化层选取池化区域与卷积核扫描特征图步骤相同，由池化大小、步长和填充控制 。
全连接层~
卷积神经网络中的全连接层等价于传统前馈神经网络中的隐含层。全连接层位于卷积神经网络隐含层的最后部分，并只向其它全连接层传递信号。特征图在全连接层中会失去空间拓扑结构，被展开为向量并通过激励函数 。
按表征学习观点，卷积神经网络中的卷积层和池化层能够对输入数据进行特征提取，全连接层的作用则是对提取的特征进行非线性组合以得到输出，即全连接层本身不被期望具有特征提取能力，而是试图利用现有的高阶特征完成学习目标。
在一些卷积神经网络中，全连接层的功能可由全局均值池化（global average pooling）取代 ，全局均值池化会将特征图每个通道的所有值取平均，即若有7×7×256的特征图，全局均值池化将返回一个256的向量，其中每个元素都是7×7，步长为7，无填充的均值池化 。
输出层
卷积神经网络中输出层的上游通常是全连接层，因此其结构和工作原理与传统前馈神经网络中的输出层相同。对于图像分类问题，输出层使用逻辑函数或归一化指数函数输出分类标签。在物体识别问题中，输出层可设计为输出物体的中心坐标、大小和分类 。在图像语义分割中，输出层直接输出每个像素的分类结果。
