卷积神经网络怎么卷

计算机怎么处理图像的？

在计算机的眼里（假设它有眼），图像都是一个矩阵，里面填满了数字，这些数字对人来说没有多大意义；一张图像就是一大堆像素值，例如480 x 480 x 3(3代表彩色RGB)，计算机擅长这些大量的、重复的工作。

卷积是一个数学概念

写出来是积分的形式：

卷积如何直观地呈现出来呢？该怎么理解呢？目前为止都不理解。

延迟、倍率、叠加

直观理解ML和DL中的卷积

用卷积核提取图像特征（就是用一个模板按一定规则扫描原图，可能会导致图像变小）

下图其实特征可以只是两条斜线。

池化层没有手工算，算出来的特征还是一样的（特征一词，自我感觉还是比较抽象的）