# 1.基本架构 # 2.卷积层 $$\displaystyle \int^{\infty}_{-\infty}{f(τ)g(x-τ)dτ}$$
g(x)——卷积核

$$\frac{\partial f}{\partial x} = f(x+1)-f(x)$$

$$\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = f(x+1)+f(x-1)-2f(x)$$

$$\overrightarrow{\nabla}^2f=\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 f}{\partial y^2}=f(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y+1)+f(x,y-1)-4f(x,y)$$

$$\overrightarrow{\nabla}^2f——拉普拉斯算子，强调图像中的灰度突变，可用于突出图像边缘$$

$$\downarrow\downarrow$$

$$\left[ \begin{matrix} 0 &1 &0 \1 & -4 &1 \ 0 & 1 & 0\end{matrix} \right]$$

$$\downarrow\downarrow$$ 1. 原始图像通过与卷积核的数学运算，可以提取出图像的某些指定特征（features)
2. 不同卷积核，提取的特征也是不一样的
3. 即使提取的特征一样，不同的卷积核，效果也不一样

• stride，一般称为步长。表示卷积核在图片上移动的格数。stride=1时，代表每次移动一格；stride=2时，则每次移动两格。有如下公式，

$$OutputSize=\frac{PictureSize−Kernel}{SizeStride}+1$$

• padding，即外围补0用以扩展图片。此时，
$$OutputSize=\frac{PictureSize+2×Padding−KernelSize}{SizeStride}+1$$

$$\displaystyle \sum^{}_{i}{w_ix_i=output}$$

# 3.激活函数 Y = W×X×X+B 经过一系列运算（理想的） sigmoid 只会输出正数，以及靠近0的输出变化率最大，tanh和sigmoid不同的是，tanh输出可以是负数，ReLu是输入只能大于0,如果你输入含有负数，ReLu就不适合，如果你的输入是图片格式，ReLu就挺常用的。

# 4.池化层 # 5.全连接层 【综合上述所有结构】 # 6.反向传播

$$E_{total}=\sum\frac{1}{2}(target-output)^2$$

$$w = w_i-\eta\frac{dL}{dW}$$

$$w = 权重\quad w_i=初始权重\quad\eta=学习速率$$ ## 我们需要设置的参数

• 卷积层

卷积层数目

卷积层大小

• 池化层

窗口大小

补零数

• 全连接层

全连接层数目
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