CNN原理详解

首先什么是卷积神经网络（CNN）？
起源就不说了，一搜一大片。是用于图像领域的一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。图像的尺寸称为图像分辨率，分辨率是数字图像可辨别的最小细节。也就是说图像本是又一个一个颜色颗粒排列组合所看到的宏观效果。直接上图对比。

单通道的数字图像被称为灰度图。通常单通道记录了采样点的亮度信息。
通过一种卷积操作进行提取特征（与RNN的差别就先不在这里讲了），最终使模型学习这种位置之间的关系，来进行识别预测等等（三通道图所载有的特征会更多）。