卷积神经网络，CNN，全称Convolutional Neural Network。由三个部分组成：

1.卷积层：提取图像局部特征

2.池化层：降维

3.全连接层：输出结果

卷积运算本质上是卷积核和输入数据局部区域做点积。

padding：在边缘添加一圈0，目的是保留边缘信息。

stride:步长设置越大，复杂度越低，感受野越大，但是图变小了，带的信息少了，一般设置为1。

卷积核大小计算：（W-F+2P）/ S + 1       

卷积会改变通道数，池化不会改变通道数。

全连接层只能处理二维数据。