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卷积神经网络参数解析
1、（1-1）一次性将batch数量个样本feed神经网络，进行前向传播；然后再进行权重的调整，这样的一整个过程叫做一个回合（epoch），也即一个batch大小样本的全过程就是一次迭代。
2、我们再来看filter，即卷积神经网络的滤波器，必须与input维度相同，[3，3，1，2]，通俗理解为3 3的卷积核2个，只作用于1个通道，即input的最后一个参数和filter的倒数第二个参数是相同的。
3、网络的输入可以为任意尺寸的彩色图像；输出与输入尺寸相同，通道数为：n（目标类别数）+1（背景）。网络在CNN卷积部分不用全连接而是替换成 卷积的目的是允许输入的图片为超过某一尺寸的任意大小。
4、卷积神经网络（CNN）-输入层 ①CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。②对于黑白的28×28的图片，CNN的输入是一个28×28的二维神经元。
5、了解完单个卷积是如何计算的之后，我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。
6、括号内的 表示一个卷积核的权重数量，+1表示bias，括号表示一个卷积核的参数量， 表示该层有 个卷积核。
卷积层在神经网络中如何运算?
我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核，比如3×3，5×5的卷积核，对于高度（或宽度）为大小为2k+1的核，令步幅为1，在高（或宽）两侧选择大小为k的填充，便可保持输入与输出尺寸相同。
- padding 操作，卷积经常会出现两个问题： 每经过一次卷积图像都会缩小，如果卷积层很多的话，后面的图像就缩的很小了； 边缘像素利用次数只有一次，很明显少于位于中间的像素，因此会损失边缘图像信息。
对函数f（t）和g（t）进行离散化处理，变为离散信号。对于离散信号，通过***样得知其值域adc和定义域t，无法知道函数原型，也就是说一般是隐函数。卷积运算分为两部分，fg信号的乘法以及后续积分。
卷积神经网络参数个数的计算
1、其中 中括号的值表示计算出一个神经元所需的运算量，第一个 表示乘法运算量， 表示加法运算量，+1表示bias， 表示计算O个神经元的值。
2、了解完单个卷积是如何计算的之后，我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。
3、由于参数共享，参数量只与feature map的数量有关，而与feature map的大小无关，计算量与二者都有关。
4、卷积是卷积神经网络中的核心模块，卷积的目的是提取输入图像的特征。卷积也称为过滤器，即Filter，卷积的计算方法是在滤波器和输入数据的局部区域间做点积。
卷积神经网络用全连接层的参数是怎么确定的?
1、卷积核大小 在二维神经网络中（即图像处理的常用卷积神经网络模式），通常用正方形的卷积核对原始输入进行卷积，常用的有3 3，5 5，7 7等。
2、括号内的 表示一个卷积核的权重数量，+1表示bias，括号表示一个卷积核的参数量， 表示该层有 个卷积核。
3、卷积层的参数是需要学习的，但是池化层没有参数需要学习。全连接层的参数需要训练得到。 池化层不需要训练参数。全连接层的参数最多。卷积核的个数逐渐增多。激活层的size，逐渐减少。
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