yayachenyu
CNN的核心其实就是卷积核的作用，如果学过数字图像处理，对于卷积核的作用应该不陌生，比如你做一个最简单的方向滤波器，那就是一个二维卷积核，这个核其实就是一个模板，利用这个模板再通过卷积计算的定义就可以计算出一幅新的图像，新的图像会把这个卷积核所体现的特征突出显示出来。比如这个卷积核可以侦测水平纹理，那卷积出来的图就是原图水平纹理的图像。现在假设要做一个图像的分类问题，比如辨别一个图像里是否有一只猫，我们可以先判断是否有猫的头，猫的尾巴，猫的身子等等，如果这些特征都具备，那么我就判定这应该是一只猫（如果用心的话你就会发现这就是CNN最后的分类层，这一部分是我们传统的神经网络的范畴）。 
对工程研究，原理（How）往往来自于别的领域，CNN的图像识别是启发自视觉神经（一种被研究的最透彻的神经结构）研究的发现，人民发现人的视觉就是这么工作的，然后试着用它在机器上实现，当有足够快的电脑和多的数据时，人们兴奋的发现可以做高质量的图像识别。原理的解释通常要晚一些。但是抽象的解释并不难：把信息一层层的抽象，最底下是像素，中间是各种特征，越往上越抽象（边，圆，胡子，高鼻梁)。研究科学不光是看论文：你拿一副照片贴着眼睛看，慢慢拿远大概可以帮助理解。
