卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，简称CNN)，是一种经典的神经网络算法。由于在图像识别领域取得的良好效果，随着人工智能的火热，它也受到越来越多的关注。CNN的核心概念卷积、池化听起来好像很神秘，了解之后会发现其实也并不复杂。本文试图用通俗的语言，简明扼要地介绍这些关键的概念，给读者带来一个直观的理解。作者在文章最后给出了一些参考资料，以便读者进一步参考。
一、为什么要提出CNN？
我们知道CNN是一种基于神经网络的算法。而传统的神经网络，多层感知机(MLP)，在图像识别领域的效果并不好。原因也很容易理解：按照传统网络的观点，要处理图像，需要将图片按行展开，每一个像素就是一个输入。可想而知，参数数量会多么巨大，而这又会带来更多问题：需要庞大的数据集、漫长的训练时间不说，还容易带来让人头疼的过拟合问题。
以手写体识别为例，一个图像经过平移、旋转、缩放等变换会呈现出不同的姿态。人类很容易应对这种变换，但是对于传统的神经网络来说，其泛化能力就不足以处理这些变换了。
还有一个问题，图像本身带有拓扑结构——典型的二维结构。而传统的全连接网络不能有效利用这种结构。在进入神经网络之前，这些重要的结构信息就已经被破坏掉了。为了解决上面提到的各种问题，LeCun在1998年提出了LeNet，而这篇论文也被视为CNN的开山之作。
二、什么是卷积？
卷积这个概念不是CNN中首次出现的，它是一个更宽泛的数学概念。
三、什么是池化？