# 概念

## 卷积核

一组（权重+偏置）的数值，这些数值常以方阵的形式组织，例如5x5，用于从一块5x5的图像中提取某种特征，此时这个卷积核具有5x5+1=26个参数。具体的作用方式或者说输出为：

$$\sigma\left(b + \sum_{l=0}^4 \sum_{m=0}^4  w_{l,m} a_{j+l, k+m} \right)$$

实质上就是用一个标量表达了该小区域内的图像与目标特征的匹配程度。所以卷积核也可以说是某种过滤器。

### 共享权重/偏置
其实就是指，同一个卷积核作用于不同的区域，其权重/偏置不变。从神经元连接的角度，这可以看作是下一层这些神经元使用了相同的权重和偏置。

## 通道

每个卷积核的输入范围在原始图像（矩阵）上滑动，可以生成一个略小一些的矩阵，这称为一个通道。每个卷积核对应于一个通道。实用的神经网络可以有很多（几十个）通道。

## 池化 Pooling

一个卷积层背后的输出，直观意义是这个小区域内图像与某特征的匹配程度。由于卷积是一个像素一个像素滑动的，则两个相邻的输出，其源数据仅仅是在一个方向上差了一个像素，本身应该也相差不大，可以再次简化。

Pooling（池化）操作，就是将相邻的一个小区域（例如2x2）内的卷积输出，通过取平均值或者最大值，简化为一个数值。这里，操作区域不像卷积是滑动的，而是一块一块平铺的。例如，28x28的原始图像，经过5x5大小的卷积，输出为(28-5+1)x(28-5+1) = 24x24。再经过2x2的池化，输出为(24/2)x(24/2) = 12x12.

取最大值的池化，又可以直观地解释为：如果某个区域内某个通道上匹配度很高，那么后续步骤中知道这附近有这个特征即可，精确的位置信息不是十分重要。

池化是深度学习中主要的降维操作。
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