应用中的CNN与LeNet用于数字手写体识别

一、基本介绍

（一）卷积神经网络

1. 卷积层被视为构建卷积神经网络的基础模块。在图像识别任务中提到的二维卷积即为一种离散二维滤波器（也称作卷积核），用于对输入图像执行二维卷积操作。简单来说，在图像上滑动该滤波器并在每个位置与对应像素及其邻域像素进行内积运算的过程即为卷积操作。这种方法广泛应用于图像处理领域中，并且不同类型的滤波器能够提取出不同的特征类型例如边缘线性和角等基本特征类型。通过多层次的深度卷积操作可以在图像中提取从低阶到高阶复杂特征类型。

2. 构成标准的卷积神经网络的基本组件包括多个连续应用的卷 convolution layer pooling layer 和全连接 layer。

3. 卷接层的主要作用在于减少计算复杂度并防止模型发生过拟合现象。

4. 下采样池化过程通常采用最大值池化或平均值池化两种方式以实现降采样效果。

5. 全连接 layer 的连接方式与传统的人工神经网络相似 一般设置在深层结构中以捕获复杂的特征关系。

6. 卷积的计算：
   该蓝色方框所代表的就是输入图像的数据，在此过程中粉色方框所示的是卷积层中的神经元分布情况。其中包含了两个神经元节点（w0,w1）。而绿色方框所展示的就是完成卷积操作后的输出结果。在这一过程中其步长参数设定为2，并对相应区域进行了填充处理。具体来说，在这个过程里蓝色方框内的输入数据会与粉色滤波器进行