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CNN这个名字最早是Yann LeCun在关于LeNet的论文GradientBased Learning Applied to Document Recognition中提出来的。 但明确提出利用CNN的结构，特征提取 --> 池化层（Pooling）--> 卷积 --> 分类/ 识别，的第一篇的论文应该是，福岛邦彦的 Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by ...
个人理解和简单总结. 根据上面一些经典的CNN结构图和大神们paper里面的CNN模型图，可以看出大家还是在参考经典CNN结构的基础上作出自己的一些变化：例如Cold Start paper模仿ZF-net的图，我们Pooling the Convolutional paper和视频分析的很多paper参考Two-Stream的图，在layer上面进行Fusion以及Pooling通常会参考上面 ...
这是 cnn（卷积神经网络）工作方式的大体概述，下面是具体细节。 生物学连接. 首先介绍些背景。当你第一次听到卷积神经网络这一术语，可能会联想到神经科学或生物学，那就对了。可以这样说。cnn 的确是从视觉皮层的生物学上获得启发的。
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CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。 从肤浅的层面说，2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN。
在网络上收集了到了2个资料，对比了它们对Pooling的翻译，其中来自机器之心翻译为汇聚，似乎更能体会在CNN中的物理含义，更好理解。 1、机器之心. 其致谢中提到了，主要由国内的机器学习大神们参与校对，翻译工作。权威，值得参考：
人脸识别：cnn在人脸识别领域取得了显著的成果。通过训练cnn模型来学习人脸的特征表示，可以实现人脸识别、人脸验证和人脸检测等任务。 图像分割：cnn可用于图像分割，将图像中的每个像素进行分类或标记，以生成像素级别的分割结果。
CNN. 图1 某个stage内CNN工作原理. 图1显示的是CNN的基础结构，现在大型深层的卷积神经网络(CNNs, 请注意这里是复数)通常由多个上述结构前后连接、层内调整组成，根据功能不同，我们称这些前后连接的结构处于不同阶段(stage)。虽然在主流CNNs中，不同stage里CNN会有 ...
cnn在处理回归问题的效果肯定不如rnn。回归本质上是有语义信息的。很早就有了cnn rnn混合网络处理视觉信息的网络了。cnn只是适合提取图片信息。但是理解能力靠的还是序列模型。 4. transformer网络结构非常适合分布式训练。这就远超过了cnn。
因此cnn可以胜任任何大小的图片。 为什么全连接限制了图片大小呢？ 因为全连接的参数量得固定，倘若样本图片大小不同，那么卷积层最后得到的feature map大小也不同，flatten之后会导致维度不一致，那么全连接的参数量就也会随样本维度变化而不能相互兼容。