卷积神经网络
这篇文章解释地特别简单易懂：
How do Convolutional Neural Networks work?
译文：图解CNN：通过100张图一步步理解CNN
CNN的目的：
理想的情况下，我们希望，对于那些仅仅只是做了一些像平移，缩放，旋转，微变形等简单变换的图像，计算机仍然能够识别出图中的”X”和”O”。就像下面这些情况，我们希望计算机依然能够很快并且很准的识别出来：
这也就是CNN出现所要解决的问题。
卷积操作：
池化：
因为最大池化（max-pooling）保留了每一个小块内的最大值，所以它相当于保留了这一块最佳的匹配结果（因为值越接近1表示匹配越好）。这也就意味着它不会具体关注窗口内到底是哪一个地方匹配了，而只关注是不是有某个地方匹配上了。这也就能够看出，CNN能够发现图像中是否具有某种特征，而不用在意到底在哪里具有这种特征。这也就能够帮助解决之前提到的计算机逐一像素匹配的死板做法。