TensorFlow实战教程（十八）-Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！

一.卷积神经网络原理
1.什么是CNN
一般的神经网络在理解图片信息的时候还是有不足之处，这时卷积神经网络就成为了计算机处理图片的助推器。卷积神经网络的英文是Convolutional Neural Network，简称CNN。它通常应用于图像识别和语音识等领域，并能给出更优秀的结果，也可以应用于视频分析、机器翻译、自然语言处理、药物发现等领域。著名的阿尔法狗让计算机看懂围棋就是基于卷积神经网络的。

神经网络是由很多神经层组成，每一层神经层中存在很多神经元，这些神经元是识别事物的关键，当输入是图片时，其实就是一堆数字。

首先，卷积是什么意思呢？卷积是指不在对每个像素做处理，而是对图片区域进行处理，这种做法加强了图片的连续性，看到的是一个图形而不是一个点，也加深了神经网络对图片的理解。

卷积神经网络批量过滤器，持续不断在图片上滚动搜集信息，每一次搜索都是一小块信息，整理这一小块信息之后得到边缘信息。比如第一次得出眼睛鼻子轮廓等，再经过一次过滤，将脸部信息总结出来，再将这些信息放到全神经网络中进行训练，反复扫描最终得出的分类结果。如下图所示，猫的一张照片需要转换为数学的形式