卷积神经网络(CNN)简介
关于什么是卷积神经网络(CNN)，请自行查阅资料进行学习。如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。
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值得一提的是，CNN虽然在图像处理的领域具有不可阻挡的势头，但是它绝对不仅仅只能用来图像处理领域，大家熟知的alphaGo下围棋也可以通过CNN的结构进行处理，因为下围棋与图像有着相似之处，所以说，CNN提供给我们的是一种处理问题的思想，有学者归纳出了可以用CNN解决的问题所具备的三个性质：
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局部性
对于一张图片而言，需要检测图片中的特征来决定图片的类别，通常情况下这些特征都不是由整张图片决定的，而是由一些局部的区域决定的。例如在某张图片中的某个局部检测出了鸟喙，那么基本可以判定图片中有鸟这种动物。
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相同性
对于不同的图片，它们具有同样的特征，这些特征会出现在图片的不同位置，也就是说可以用同样的检测模式去检测不同图片的相同特征，只不过这些特征处于图片中不同的位置，但是特征检测所做的操作几乎一样。例如在不同的图片中，虽然鸟喙处于不同的位置，但是我们可以用相同的模式去检测。
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不变性
对于一张图片，如果我们进行下采样，那么图片的性质基本保持不变。