上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。
卷积神经网络是多层感知机（MLP）的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。
CNN由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：
一方面减少了权值的数量使得网络易于优化另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险该优点在网络的输入是图像时表现的更为明显，使得图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建的过程，在二维图像的处理过程中有很大的优势，如网络能够自行抽取图像的特征包括颜色、纹理、形状及图像的拓扑结构，在处理二维图像的问题上，特别是识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的应用上具有良好的鲁棒性和运算效率等。
名称特点LeNet5没啥特点-不过是第一个CNN应该要知道AlexNet引入了ReLU和dropout，引入数据增强、池化相互之间有覆盖，三个卷积一个最大池化+三个全连接层VGGNet采用1x1和3x3的卷积核以及2*2的最大池化使得层数变得更深。常用VGGNet-16和VGGNet19Google Inception Net这个在控制了计算量和参数量的同时，获得了比较好的分类性能，和上面相比有几个大的改进：1、去除了最后的全连接层，而是用一个全局的平均池化来取代它； 2、引入Inception Module，这是一个4个分支结合的结构。所有的分支都用到了1x1的卷积，这是因为1x1性价比很高，可以用很少的参数达到非线性和特征变换。3、Inception V2第二版将所有的55变成2个3x3，而且提出来著名的Batch Normalization；4、Inception V3第三版就更变态了，把较大的二维卷积拆成了两个较小的一维卷积，加速运算、减少过拟合，同时还更改了Inception Module的结构。微软ResNet残差神经网络(Residual Neural Network)1、引入高速公路结构，可以让神经网络变得非常深2、ResNet第二个版本将ReLU激活函数变成y=x的线性函数1986年Rumelhart等人提出了人工神经网络的反向传播算法，掀起了神经网络在机器学习中的热潮，神经网络中存在大量的参数，存在容易发生过拟合、训练时间长的缺点，但是对比Boosting、Logistic回归、SVM等基于统计学习理论的方法（也可以看做具有一层隐层节点或不含隐层节点的学习模型，被称为浅层模型）来说，具有较大的优越性。
浅层模型为什么效果没有深层模型好？
浅层学习模型通常要由人工的方法来获得好的样本特性，在此基础上进行识别和预测，因此方法的有效性在很大程度上受到特征提取的制约。
深度学习的提出： 2006年，Hinton提出了深度学习，两个主要的观点是：
多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习到的数据更能反映数据的本质特征有利于可视化或分类深度神经网络在训练上的难度，可以通过逐层无监督训练有效克服深度学习取得成功的原因：
大规模数据（例如ImageNet）：为深度学习提供了好的训练资源计算机硬件的飞速发展：特别是GPU的出现，使得训练大规模上网络成为可能深度学习的思想 深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。
什么是卷积神经网络：
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。
1）网络结构
卷积神经网络整体架构： 卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。卷积神经网络的低隐层是由卷积层和最大池采样层交替组成，高层是全连接层对应传统多层感知器的隐含层和逻辑回归分类器。第一个全连接层的输入是由卷积层和子采样层进行特征提取得到的特征图像。最后一层输出层是一个分类器，可以采用逻辑回归，Softmax回归甚至是支持向量机对输入图像进行分类。 卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。
输入图像统计和滤波器进行卷积之后，提取该局部特征，一旦该局部特征被提取出来之后，它与其他特征的位置关系也随之确定下来了，每个神经元的输入和前一层的局部感受野相连，每个特征提取层都紧跟一个用来求局部平均与二次提取的计算层，也叫特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射平面组成，平面上所有的神经元的权重相等。
通常将输入层到隐藏层的映射称为一个特征映射，也就是通过卷积层得到特征提取层，经过pooling之后得到特征映射层。
2）局部感受野与权值共享
卷积神经网络的核心思想就是局部感受野、是权值共享和pooling层，以此来达到简化网络参数并使得网络具有一定程度的位移、尺度、缩放、非线性形变稳定性。
局部感受野： 由于图像的空间联系是局部的，每个神经元不需要对全部的图像做感受，只需要感受局部特征即可，然后在更高层将这些感受得到的不同的局部神经元综合起来就可以得到全局的信息了，这样可以减少连接的数目。权值共享： 不同神经元之间的参数共享可以减少需要求解的参数，使用多种滤波器去卷积图像就会得到多种特征映射。权值共享其实就是对图像用同样的卷积核进行卷积操作，也就意味着第一个隐藏层的所有神经元所能检测到处于图像不同位置的完全相同的特征。其主要的能力就能检测到不同位置的同一类型特征，也就是卷积网络能很好的适应图像的小范围的平移性，即有较好的平移不变性（比如将输入图像的猫的位置移动之后，同样能够检测到猫的图像） 3）卷积层、下采样层、全连接层 卷积层： 因为通过卷积运算我们可以提取出图像的特征，通过卷积运算可以使得原始信号的某些特征增强，并且降低噪声。用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map了），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。 下采样层： 因为对图像进行下采样，可以减少数据处理量同时保留有用信息，采样可以混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来之后，它的位置已经不重要了，我们只需要这个特征和其他特征的相对位置，可以应对形变和扭曲带来的同类物体的变化。每邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个大概缩小四倍的特征映射图Sx+1。 全连接层： 采用softmax全连接，得到的激活值即卷积神经网络提取到的图片特征。卷积神经网络相比一般神经网络在图像理解中的优点：
网络结构能够较好的适应图像的结构同时进行特征提取和分类，使得特征提取有助于特征分类权值共享可以减少网络的训练参数，使得神经网络结构变得简单，适应性更强输入层读入经过规则化（统一大小）的图像，每一层的每个神经元将前一层的一组小的局部近邻的单元作为输入，也就是局部感受野和权值共享，神经元抽取一些基本的视觉特征，比如边缘、角点等，这些特征之后会被更高层的神经元所使用。卷积神经网络通过卷积操作获得特征图，每个位置，来自不同特征图的单元得到各自不同类型的特征。一个卷积层中通常包含多个具有不同权值向量的特征图，使得能够保留图像更丰富的特征。卷积层后边会连接池化层进行降采样操作，一方面可以降低图像的分辨率，减少参数量，另一方面可以获得平移和形变的鲁棒性。卷积层和池化层的交替分布，使得特征图的数目逐步增多，而且分辨率逐渐降低，是一个双金字塔结构。
1）具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、并行处理能力和自学习能力，可处理环境信息复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确情况下的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。它是通过结构重组和减少权值将特征抽取功能融合进多层感知器，省略识别前复杂的图像特征抽取过程。
2）泛化能力要显著优于其它方法，卷积神经网络已被应用于模式分类，物体检测和物体识别等方面。利用卷积神经网络建立模式分类器，将卷积神经网络作为通用的模式分类器，直接用于灰度图像。
3）是一个前溃式神经网络，能从一个二维图像中提取其拓扑结构，采用反向传播算法来优化网络结构，求解网络中的未知参数。
4）一类特别设计用来处理二维数据的多层神经网络。CNN被认为是第一个真正成功的采用多层层次结构网络的具有鲁棒性的深度学习方法。CNN通过挖掘数据中的空间上的相关性，来减少网络中的可训练参数的数量，达到改进前向传播网络的反向传播算法效率，因为CNN需要非常少的数据预处理工作，所以也被认为是一种深度学习的方法。在CNN中，图像中的小块区域（也叫做“局部感知区域”）被当做层次结构中的底层的输入数据，信息通过前向传播经过网络中的各个层，在每一层中都由过滤器构成，以便能够获得观测数据的一些显著特征。因为局部感知区域能够获得一些基础的特征，比如图像中的边界和角落等，这种方法能够提供一定程度对位移、拉伸和旋转的相对不变性。
5）CNN中层次之间的紧密联系和空间信息使得其特别适用于图像的处理和理解，并且能够自动的从图像抽取出丰富的相关特性。
6）CNN通过结合局部感知区域、共享权重、空间或者时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征，优化网络结构，并且保证一定程度上的位移和变形的不变性。
7）CNN是一种深度的监督学习下的机器学习模型，具有极强的适应性，善于挖掘数据局部特征，提取全局训练特征和分类，它的权值共享结构网络使之更类似于生物神经网络，在模式识别各个领域都取得了很好的成果。
8） CNN可以用来识别位移、缩放及其它形式扭曲不变性的二维或三维图像。CNN的特征提取层参数是通过训练数据学习得到的，所以其避免了人工特征提取，而是从训练数据中进行学习；其次同一特征图的神经元共享权值，减少了网络参数，这也是卷积网络相对于全连接网络的一大优势。共享局部权值这一特殊结构更接近于真实的生物神经网络使CNN在图像处理、语音识别领域有着独特的优越性，另一方面权值共享同时降低了网络的复杂性，且多维输入信号（语音、图像）可以直接输入网络的特点避免了特征提取和分类过程中数据重排的过程。
9）CNN的分类模型与传统模型的不同点在于其可以直接将一幅二维图像输入模型中，接着在输出端即给出分类结果。其优势在于不需复杂的预处理，将特征抽取，模式分类完全放入一个黑匣子中，通过不断的优化来获得网络所需参数，在输出层给出所需分类，网络核心就是网络的结构设计与网络的求解。这种求解结构比以往多种算法性能更高。
10）隐层的参数个数和隐层的神经元个数无关，只和滤波器的大小和滤波器种类的多少有关。隐层的神经元个数,它和原图像，也就是输入的大小（神经元个数）、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关。
CNN在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 卷积网络执行的是监督训练，所以其样本集是由形如：（输入向量，理想输出向量） 的向量对构成的。所有这些向量对，都应该是来源于网络即将模拟系统的实际“运行”结构，它们可以是从实际运行系统中采集来 1）参数初始化： 在开始训练前，所有的权都应该用一些不同的随机数进行初始化。“小随机数”用来保证网络不会因权值过大而进入饱和状态，从而导致训练失败；“不同”用来保证网络可以正常地学习。实际上，如果用相同的数去初始化权矩阵，则网络无学习能力。 2）训练过程包括四步 ① 第一阶段：前向传播阶段
从样本集中取一个样本，输入网络计算相应的实际输出；在此阶段信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层，这个过程也是网络在完成训练之后正常执行时执行的过程② 第二阶段：后向传播阶段
计算实际输出与相应的理想输出的差按照极小化误差的方法调整权值矩阵 网络的训练过程如下： 1.选定训练组，从样本集中分别随机地寻求N个样本作为训练组； 2.将各权值、阈值，置成小的接近于0的随机值，并初始化精度控制参数和学习率； 3.从训练组中取一个输入模式加到网络，并给出它的目标输出向量； 4.计算出中间层输出向量，计算出网络的实际输出向量； 5.将输出向量中的元素与目标向量中的元素进行比较，计算出输出误差；对于中间层的隐单元也需要计算出误差； 6.依次计算出各权值的调整量和阈值的调整量； 7.调整权值和调整阈值； 8.当经历M后，判断指标是否满足精度要求，如果不满足，则返回(3)，继续迭代；如果满足就进入下一步； 9.训练结束，将权值和阈值保存在文件中。这时可以认为各个权值已经达到稳定，分类器已经形成。再一次进行训练，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。1）数据集的大小和分块 数据驱动的模型一般依赖于数据集的大小，CNN和其他经验模型一样，能够适用于任意大小的数据集，但用于训练的数据集应该足够大， 能够覆盖问题域中所有已知可能出现的问题， 设计CNN的时候，数据集应该包含三个子集：训练集、测试集、验证集 训练集：包含问题域中的所有数据，并在训练阶段用来调整网络的权重 测试集：在训练的过程中用于测试网络对训练集中未出现的数据的分类性能，根据网络在测试集上的性能情况，网络的结构可能需要作出调整，或者增加训练循环次数。 验证集：验证集中的数据统一应该包含在测试集和训练集中没有出现过的数据，用于在网络确定之后能够更好的测试和衡量网络的性能 Looney等人建议，数据集中65%的用于训练，25%的用于测试，10%用于验证 2）数据预处理 为了加速训练算法的收敛速度，一般都会采用一些数据预处理技术，其中包括：去除噪声、输入数据降维、删除无关数据等。
数据的平衡化在分类问题中异常重要，一般认为训练集中的数据应该相对于标签类别近似于平均分布，也就是每一个类别标签所对应的数据集在训练集中是基本相等的，以避免网络过于倾向于表现某些分类的特点。
为了平衡数据集，应该移除一些过度富余的分类中的数据，并相应补充一些相对样例稀少的分类中的数据。
还有一个方法就是复制一部分这些样例稀少分类中的数据，并在这些数据中加入随机噪声。 3）数据规则化 将数据规则化到统一的区间（如[0,1]）中具有很重要的优点：防止数据中存在较大数值的数据造成数值较小的数据对于训练效果减弱甚至无效化，一个常用的方法是将输入和输出数据按比例调整到一个和激活函数相对应的区间。 4）网络权值初始化 CNN的初始化主要是初始化卷积层和输出层的卷积核（权值）和偏置
网络权值初始化就是将网络中的所有连接权重赋予一个初始值，如果初始权重向量处在误差曲面的一个相对平缓的区域的时候，网络训练的收敛速度可能会很缓慢，一般情况下网络的连接权重和阈值被初始化在一个具有0均值的相对小的区间内均匀分布。 5）BP算法的学习速率 如果学习速率选取的较大，则会在训练过程中较大幅度的调整权值w，从而加快网络的训练速度，但是这和造成网络在误差曲面上搜索过程中频繁抖动，且有可能使得训练过程不能收敛。
如果学习速率选取的较小，能够稳定的使得网络逼近于全局最优点，但也可能陷入一些局部最优，并且参数更新速度较慢。
自适应学习率设定有较好的效果。 6）收敛条件 有几个条件可以作为停止训练的判定条件，训练误差、误差梯度、交叉验证等。一般来说，训练集的误差会随着网络训练的进行而逐步降低。 7）训练方式 训练样例可以有两种基本的方式提供给网络训练使用，也可以是两者的结合：逐个样例训练(EET)、批量样例训练(BT)。
在EET中，先将第一个样例提供给网络，然后开始应用BP算法训练网络，直到训练误差降低到一个可以接受的范围，或者进行了指定步骤的训练次数。然后再将第二个样例提供给网络训练。
EET的优点是相对于BT只需要很少的存储空间，并且有更好的随机搜索能力，防止训练过程陷入局部最小区域。
EET的缺点是如果网络接收到的第一个样例就是劣质（有可能是噪音数据或者特征不明显）的数据，可能使得网络训练过程朝着全局误差最小化的反方向进行搜索。
相对的，BT方法是在所有训练样例都经过网络传播后才更新一次权值，因此每一次学习周期就包含了所有的训练样例数据。
BT方法的缺点也很明显，需要大量的存储空间，而且相比EET更容易陷入局部最小区域。
而随机训练（ST）则是相对于EET和BT一种折衷的方法，ST和EET一样也是一次只接受一个训练样例，但只进行一次BP算法并更新权值，然后接受下一个样例重复同样的步骤计算并更新权值，并且在接受训练集最后一个样例后，重新回到第一个样例进行计算。
ST和EET相比，保留了随机搜索的能力，同时又避免了训练样例中最开始几个样例如果出现劣质数据对训练过程的过度不良影响。
CNN的开山之作是LeCun提出的LeNet-5，而其真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军，并且分类准确率远远超过利用传统方法实现的分类结果，该模型能够取得成功的原因主要有三个：
海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。
LeNet-5共包含8层:
C1层是一个卷积层，由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入为55的邻域相连。特征图的大小为2828，这样能防止输入的连接掉到边界之外（32-5+1=28）。C1有156个可训练参数（每个滤波器55=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(55+1)6=156个参数），共156(28*28)=122,304个连接。S2层是一个下采样层，有6个1414的特征图。特征图中的每个单元与C1中相对应特征图的22邻域相连接。S2层每个单元的4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。每个单元的22感受野并不重叠，因此S2中每个特征图的大小是C1中特征图大小的1/4（行和列各1/2）。S2层有12（6（1+1）=12）个可训练参数和5880（1414（2*2+1）*6=5880）个连接。C3层也是一个卷积层，它同样通过5x5的卷积核去卷积层S2，然后得到的特征map就只有10x10个神经元，但是它有16种不同的卷积核，所以就存在16个特征map了。 C3中每个特征图由S2中所有6个或者几个特征map组合而成。为什么不把S2中的每个特征图连接到每个C3的特征图呢？原因有2点。第一，不完全的连接机制将连接的数量保持在合理的范围内。第二，也是最重要的，其破坏了网络的对称性。由于不同的特征图有不同的输入，所以迫使他们抽取不同的特征（希望是互补的）。S4层是一个下采样层，由16个55大小的特征图构成。特征图中的每个单元与C3中相应特征图的22邻域相连接，跟C1和S2之间的连接一样。S4层有32个可训练参数（每个特征图1个因子和一个偏置16*（1+1）=32）和2000（16*（2*2+1）55=2000）个连接。C5层是一个卷积层，有120个特征图。每个单元与S4层的全部16个单元的55邻域相连。由于S4层特征图的大小也为55（同滤波器一样），故C5特征图的大小为11（5-5+1=1）：这构成了S4和C5之间的全连接。之所以仍将C5标示为卷积层而非全相联层，是因为如果LeNet-5的输入变大，而其他的保持不变，那么此时特征图的维数就会比11大。C5层有48120（120*（1655+1）=48120由于与全部16个单元相连，故只加一个偏置）个可训练连接。F6层有84个单元（之所以选这个数字的原因来自于输出层的设计），与C5层全相连。有10164（84*(120*(1*1)+1)=10164）个可训练参数。如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数产生单元i的一个状态。最后，输出层由欧式径向基函数（Euclidean Radial Basis Function）单元组成，每类一个单元，每个有84个输入。