一、CNN基础
因本身有图像处理和图像深度学习方面的基础，故在此只罗列一些重要概念词，后续再补上：二维互相关运算：二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。下图展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。二维卷积层:二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。特征图：二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，也叫特征图（feature map）。感受野：影响元素的前向计算的所有可能输入区域（可能大于输入的实际尺寸）叫做的感受野（receptive field）。填充：填充（padding）是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素），下图中我们在原输入高和宽的两侧分别添加了值为0的元素。步幅：在互相关运算中，卷积核在输入数组上滑动，每次滑动的行数与列数即是步幅（stride）。此前我们使用的步幅都是1，下图展示了在高上步幅为3、在宽上步幅为2的二维互相关运算。
对于不同卷积的可视化，可以参考conv-visulization
池化层：池化层主要用于缓解卷积层对位置的过度敏感性。同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值，该运算也分别叫做最大池化或平均池化。
卷积后的输出空间尺寸计算公式：
其中 是输入的空间尺寸，代表两个方向上的padding数，一般在pytorch的nn.Conv2d中的padding参数只是其中一边的填充数，，代表两个方向上的stride。
二、LeNet
LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。
卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。
卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中，每个卷积层都使用的窗口，并在输出上使用sigmoid**函数。第一个卷积层输出通道数为6，第二个卷积层输出通道数则增加到16。
全连接层块含3个全连接层。它们的输出个数分别是120、84和10，其中10为输出的类别个数。
可以看到，在卷积层块中输入的高和宽在逐层减小。卷积层由于使用高和宽均为5的卷积核，从而将高和宽分别减小4，而池化层则将高和宽减半，但通道数则从1增加到16。全连接层则逐层减少输出个数，直到变成图像的类别数。LeNet主要用于图像分类。
三、AlexNet
LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。
1.神经网络计算复杂。
2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。
机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数
神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。
神经网络发展的限制:数据、硬件
AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。
AlexNet特征：
- 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。
- 将sigmoid**函数改成了更加简单的ReLU**函数。
- 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。
- 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。
四、VGG
VGG：通过重复使⽤简单的基础块来构建深度模型。
Block:数个相同的填充为1、窗口形状为的卷积层,接上一个步幅为2、窗口形状为的最大池化层。
卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。