之前因为看过好几次卷积神经网络的视频，最近看了用pytorch搭建一个卷积神经网络的视频，又有了新的理解，所以将之前的知识点也捋一边
一、全连接神经网络的缺点
随着网络层数的增加，偏导连乘也就越多，付出的计算代价也就越大。
紧接着，一个网络层不单止一个神经元，它可能会有多个神经元，那么多个神经元的输出会作为下一级神经元的输入时，就会形成多个复杂的嵌套关系。
而且每一层网络都和相邻层全部连接。但是这样并没有考虑到图片中像素的空间分布，不管两个像素离的很近还是非常远都一视同仁，显然这样做是不合理的。
二、CNN卷积神经网络原理
与全连接神经网络的区别
1）总有只少一个的卷积层，用于特征的提取。
2）卷积层级之间的神经元是局部连接和权值共享的，这样的设计就可以解决全连接神经网络的缺点，减少参数的数量，加快了训练。
2.1输入层
输入有时需要进行预处理，看个人需要
2.2卷积层
卷积层就是去除信息的冗余，通俗一点来说就是压缩提纯。
卷积核通过与他所覆盖的蓝色矩阵的一部分进行卷积运算，然后把结果映射到绿色矩阵中去。
卷积层的输出变胖的原因：每个卷积层不单止一个卷积核，他可以是多个的。所以大家会看到输出的特征图在“变胖”。
2.3池化层
一般来说，卷积层后面都会加一个池化层，可以将它理解为对卷积层输出的特征图进一步特征抽样，主要分为两种：
最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）
2.4输出层
一般接全连接层+softmax层
softmax层：可以理解每一个节点输出一个概率，所有节点的概率加和等于1，这样就可以做分类。
三、卷积神经网络的超参数设置
卷积核的权值W和偏置b可以根据高斯分布去设置
padding：
目的：1）就是为了保持边界信息，倘若不填充，边界信息被卷积核扫描的次数远比不是中间信息的扫描次数少，这样就降低了边界信息的参考价值。
2）有可能是输入图片的尺寸参差不齐，通过padding来使所有的输入图像尺寸一致，避免训练过程中没必要的错误。
stride步幅
定义：就是卷积核工作的时候，每次格子的数目，默认是1，但是也可以自己进行设置，步幅越大，扫描的次数就越少，得到的特征也就越“粗糙”。
设置：全靠自己尝试，怎么效果好怎么来
小结：
其实说了这么多，在pytorch或许tensorflow上也就几行代码的事，但是还是要知道里面的知识，便于更好的调参。
