前言
卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容。
CNN图像识别的关键——卷积
当我们给定一个"X"的图案，计算机怎么识别这个图案就是“X”呢？一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个"X"图案。
而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形，依然能辨别出它是一个X图案。如此，CNN是把未知图案和标准X图案一个局部一个局部的对比，如下图所示
未知图案的局部和标准X图案的局部一个一个比对时的计算过程，便是卷积操作
什么是卷积
对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。
非严格意义上来讲，下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元。多个滤波器叠加便成了卷积层。
比如下图中，图中左边部分是原始输入数据，图中中间部分是滤波器filter，图中右边是输出的新的二维数据。
将上图中左边的Source pixel与中间Converlution kernel对应做内积，其具体计算过程则是：4*0 + 0*0 + 0*0 + 0*0 + 0*1 + 0*1 + 0*0 + 0*1 + -4*2 = -8
图像上的卷积
在下图对应的计算过程中，输入是一定区域大小(width*height)的数据，和滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）做内积后等到新的二维数据。
具体来说，左边是图像输入，中间部分就是滤波器filter（带着一组固定权重的神经元），不同的滤波器filter会得到不同的输出数据，比如颜色深浅、轮廓。相当于如果想提取图像的不同特征，则用不同的滤波器filter，提取想要的关于图像的特定信息：颜色深浅或轮廓。
一张动图详解卷积操作
在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。这个过程中，有这么几个参数：
深度-depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。
步长-stride：决定滑动多少步可以到边缘。
填充值-zero-padding：在外围边缘补充若干圈0，方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置，通俗地讲就是为了总长能被步长整除。
笔者根据cs231n的卷积动图依次截取了18张图，然后用一gif 制图工具制作了一gif 动态卷积图：
上图可以看到如下几个参数：
两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。
数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据，取stride=2。
zero-padding=1。
然后分别以两个滤波器filter为轴滑动数组进行卷积计算，得到两组不同的结果。
结合上文的内容后，理解这个动图已经不是很困难的事情：
左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道）
中间部分是两个不同的滤波器Filter w0、Filter w1
最右边则是两个不同的输出
随着左边数据窗口的平移滑动，滤波器Filter w0 / Filter w1对不同的局部数据进行卷积计算。