一 什么是卷积

上图所示，为图像边缘提取得一个卷积过程，卷积核就是计算当前像素左右两边得像素差，这个差值越大代表越可能是图像边缘。因此当实现其它功能时，只需要调整卷积核得参数即可。深度学习的训练其实就是在确定这些参数。

二 padding

三 池化pooling

四 什么是激活函数

这里只能使用非线性函数。

五 全连接层

六 多通道卷积

七 softmax

入门级都能看懂的softmax详解-CSDN博客

八 vgg16

VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19。

VGG16共包含：

• 13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3-XXX表示
• 3个全连接层（Fully connected Layer）,分别用FC-XXXX表示
• 5个池化层（Pool layer）,分别用maxpool表示

其中，卷积层和全连接层具有权重系数，因此也被称为权重层，总数目为13+3=16，这即是
VGG16中16的来源。(池化层不涉及权重，因此不属于权重层，不被计数)。

8.1VGG16网络

224x224x3的彩色图表示3通道的长和宽都为224的图像数据，也是网络的输入层（彩色图像有RGB三个颜色通道，分别是红、绿、蓝三个通道，这三个通道的像素可以用二维数组来表示，其中像素值由0到255的数字来表示。）

卷积计算

1）输入图像尺寸为224x224x3，经64个通道为3的3x3的卷积核，步长为1，padding=same填充，卷积两次，再经ReLU激活，输出的尺寸大小为224x224x64
2）经max pooling（最大化池化），滤波器为2x2，步长为2，图像尺寸减半，池化后的尺寸变为112x112x64
3）经128个3x3的卷积核，两次卷积，ReLU激活，尺寸变为112x112x128  （128个卷积核，每个卷积核是64个卷积）
4）max pooling池化，尺寸变为56x56x128
5）经256个3x3的卷积核，三次卷积，ReLU激活，尺寸变为56x56x256
6）max pooling池化，尺寸变为28x28x256
7）经512个3x3的卷积核，三次卷积，ReLU激活，尺寸变为28x28x512
8）max pooling池化，尺寸变为14x14x512
9）经512个3x3的卷积核，三次卷积，ReLU，尺寸变为14x14x512
10）max pooling池化，尺寸变为7x7x512
11）然后Flatten()，将数据拉平成向量，变成一维51277=25088。
11）再经过两层1x1x4096，一层1x1x1000的全连接层（共三层），经ReLU激活
12）最后通过softmax输出1000个预测结果

权重参数

尽管VGG的结构简单，但是所包含的权重数目却很大，达到了惊人的139，357，544个参数。这些参数包括卷积核权重和全连接层权重。
例如，对于第一层卷积，由于输入图的通道数是3，网络必须学习大小为3x3，通道数为3的的卷积核，这样的卷积核有64个，因此总共有（3x3x3）x64 = 1728个参数
计算全连接层的权重参数数目的方法为：前一层节点数×本层的节点数前一层节点数×本层的节点数。因此，全连接层的参数分别为：
7x7x512x4096 = 1027,645,444
4096x4096 = 16,781,321
4096x1000 = 4096000