先梳理下整个卷积神经网络工作主要过程

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习模型，尤其擅长处理图像数据。CNN 通过多层结构逐步提取图片的特征。以下是 CNN 提取图片特征的主要过程：

1.卷积层（Convolutional Layer）：

2.激活函数（Activation Function）：

3.池化层（Pooling Layer）：

4.全连接层（Fully Connected Layer）：

5.输出层（Output Layer）：

通过这些步骤，CNN 能够逐层提取图片的低级和高级特征，从边缘和纹理，到更复杂的结构和对象。每一层都在前一层的基础上提取更抽象的特征，从而实现对图像的理解和分类。

进入正题，卷积核如何提取到特征的？

假设我们有一个简单的 5x5 的灰度图像（灰度图像的每个像素值是一个单一的数值，表示亮度），以及一个 3x3 的卷积核。我们来看看卷积操作是如何进行的。

原始图像（5x5）：

1 2 3 0 1
4 5 6 1 2
7 8 9 2 3
1 0 1 3 4
2 1 0 4 5

卷积核（3x3）：

1 0 -1
1 0 -1
1 0 -1

这个卷积核可以用来检测垂直边缘。

卷积操作步骤：

1.将卷积核放在图像的左上角，并计算覆盖区域的点积：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

(1*1 + 2*0 + 3*(-1)) + (4*1 + 5*0 + 6*(-1)) + (7*1 + 8*0 + 9*(-1))
= (1 + 0 - 3) + (4 + 0 - 6) + (7 + 0 - 9)
= -2 + -2 + -2
= -6

这样，卷积核在图像左上角的卷积结果是 -6。

2.将卷积核向右移动一格，并重复计算：

2 3 0
5 6 1
8 9 2

(2*1 + 3*0 + 0*(-1)) + (5*1 + 6*0 + 1*(-1)) + (8*1 + 9*0 + 2*(-1))
= (2 + 0 - 0) + (5 + 0 - 1) + (8 + 0 - 2)
= 2 + 4 + 6
= 12

所以在这个位置的卷积结果是 12。

3.继续滑动卷积核，直到覆盖整个图像：

通过这种方式，我们可以计算出整个特征图（Feature Map）。假设步长为 1，并且没有使用填充（Padding），则特征图的尺寸将会是 (5-3+1) x (5-3+1) = 3x3。

最终的特征图（3x3）：

-6  12  1
-6  12  1
-6  12  1

解释：

为什么这个卷积核就能用来检测垂直边缘？

1  0 -1
1  0 -1
1  0 -1

垂直边缘检测的原理：

1.卷积核的结构：

2.计算卷积时的效果：

3.边缘检测的逻辑：

总结

以上例子只是一个简单的识别垂直边缘特征，但是通过这个例子，我们知道了提取图像的特征的关键是卷积核，构造不同的卷积核可以识别不同的图像特征。