那么，考虑每个值表示颜色或者像素有多暗，在深度学习的图像领域中，卷积的主要作用是滑动卷积内核(滤波器)到一个图像(特征)上，进行卷积该网络层相当于多层感知机( Multi-Layer Perceptron，简称MLP )，在整个卷积神经网络中作为分类器。

神经网络的目标是将输入层的原始图像数据传输到输出层的正确类中。 在训练模型时，通常首先随机初始化卷积核，然后重复与我们此前学到的神经网络中的权重w和偏b对应的卷积核和偏序。 另外，图像角落的像素只使用了一次，神经网络的信息丢失。 然后，卷积是指将滤波器重叠在图像矩阵上。 来自滤波器的值和来自图像矩阵的乘积生成44的旋转层。

1、卷积神经网络反向传播

二维卷积层的核心计算是二维互相关运算，即对二维输入数据和卷积核进行互相关运算，如何利用加偏差的TensorFlow建立单层神经网络，并用其构造图像分类器？ 由于计算卷积的过程需要反转卷积内核等操作，因此在实际实现中经常使用更直观的互相关运算来减少不必要的操作，而不是卷积操作。

2、卷积神经网络使用方法视频

首先基于互相关运算构建卷积层，将卷积核初始化为随机序列，然后在每次迭代训练中，利用平方误差作为损耗函数比较y和卷积层的输出，计算梯度更新权重参数。 从神经网络的输入层到达输出层时，输入图像从像素值转换为最终的类得分。 本文论述了CNN和计算机视觉的基础，包括卷积运算、填充、步长卷积、池层等。

3、卷积神经网络动图

内核数组的高度和宽度分别为2，该数组在卷积计算中也称为卷积内核或滤波器( filter )，卷积内核窗口(也称为卷积窗口)的形状是卷积内核的高度和宽度，即将各神经元连接到前一层的各神经元称为完全连接，这显然不适用于图像处理。 在实际应用中，二维卷积层对输入和卷积核进行互相关运算，再加入标量偏差得到输出。 普通神经网络和CNN的区别在于使用的层的类型和输入数据的处理方法。

在互相关运算中，卷积窗口从输入数组的左上角开始，按从左到右、从上到下的顺序滑动。 每次滑动时，将窗口中的输入子数组和内核数组与每个元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。 模型的准确性和鲁棒性取决于许多因素，包括层的类型、网络深度、网络中各种类型层的配置、每层选择的功能和训练数据。 这与完全连接的层相反，完全连接层中的每个神经元都连接到前一层中的所有神经元。