Mxnet (11): (CNN)

1. 卷积神经网

卷积神经网络（CNN）是一种专为图像处理而设计的人工智能模型。基于CNN的架构如今广泛应用于计算机视觉领域，并已成为该领域的主流选择。由于其卓越的表现几乎无处不在，在大多数商业应用以及参与图像识别、目标检测或语义分割相关任务的应用程序都采用了这种架构。不仅体现在较高的准确性上，在计算效率方面也有显著优势：一方面是因为其所需的参数远少于全连接架构；另一方面也是因为卷积操作非常适合并行化实现于GPU内核。因此，在可能的情况下从业者都会选择使用CNN；此外，在音频、文本以及事件序列分析等一维结构任务中应用卷积操作也能扩展其应用范围至图数据及推荐系统领域。

1.1 互相关运算

从严格的数学角度来看，卷积层实际上执行的是互相关运算。在这种结构中，输入张量与核张量通过互相关运算的计算得到输出张量。

对于二维互相关运算而言，在其计算过程中我们首先定义了一个初始位置位于输入数据阵列左上方的卷积核（亦称滤波器）。随后沿着输入数据阵列自左而右、自上而下的路径移动这个卷积核以完成遍历过程。每当卷积核到达某一个特定位置时，在这个局部区域内的输入数据与滤波器