卷积和池化形象理解
卷积
池化
仔细的看，慢慢想就能明白CNN提取特征的思想巧妙之处。
为什么要用CNN提取特征？
1.由于卷积和池化计算的性质，使得图像中的平移部分对于最后的特征向量是没有影响的。从这一角度说，提取到的特征更不容易过拟合。而且由于平移不变性，所以平移字符进行变造是无意义的，省去了再对样本进行变造的过程。
2.CNN抽取出的特征要比简单的投影、方向，重心都要更科学。不会让特征提取成为最后提高准确率的瓶颈、天花板
3.可以利用不同的卷积、池化和最后输出的特征向量的大小控制整体模型的拟合能力。在过拟合时可以降低特征向量的维数，在欠拟合时可以提高卷积层的输出维数。相比于其他特征提取方法更加灵活
算法流程
整理训练网络的数据 -> 建立卷积神经网络 -> 将数据代入进行训练 -> 保存训练好的模型 -> 把数据代入模型获得特征向量 -> 用特征向量代替原本的X送入SVM训练 -> 测试时同样将X转换为特征向量之后用SVM预测，获得结果。
