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上文介绍了神经网络的基础概念今天我们在神经网络的基础上看看卷积 电话号码数据 神经网络（CNN是如何完成图像识别任务的。 一、图像识别的痛点问题 在CNN出现之前图像识别有两个大难题 图像需要处理的数据量太大图片是由像素构成的每个像素又由颜色（R、G、B三个数值构成用p的手机摄像头随便拍张照片就是**=万个参数计算量无疑是巨大的。 图片内容多变导致准确率不高如果对同一物体做翻转、位置变换等处理使物体以不同的姿态显示在图片中虽然物体本身并没有太大变化但却大大提升了图片识别的难度。





而CNN可以有效的解决这两个问题它不仅可以大幅减少参数数量降低复杂度；还可以使用类似视觉处理的方式保留图像特征即使图像翻转、移动也可以进行有效的识别。 二、人类的视觉原理 要理解CNN的原理需要先了解人类的视觉原理。 人类判断物体的大致过程眼睛看到物体（瞳孔摄入像素然后发现物体的边缘和方向（初步处理接着判断物体的形状（抽象、最后根据形状判定是什么物体（进步抽象。 我们可以发现上述过程其实就是一个神经网络低层级负责识别图像基础特征多个基础特征整合后变成上一层的特征逐层处理最终在顶层判断出是什么物体。