首先我们来看看卷积神经网络(CNN)的基本结构。如上图所示，可以看出最左边的图片就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵。接着是卷积层(Convolution Layer)，卷积层是CNN所特有的，卷积层使用的激活函数是ReLU，之前在DNN之中介绍过ReLU的激活函数，形式如ReLU=max(0,x) 。卷积层后面的是池化层，池化层也是CNN所特有的，池化层没有激活函数。 卷积层+池化层的组合可以在CNN隐藏层中