CNN一般用于影像的辨识上。
CNN优点：可以只看图片部分关键特征；出现在图片不同位置的特征不需要重新定义参数；可将图片维持特征下进行放缩。
简单说明CNN：
讲解：
filter参数是学出来的
假设filter已经训练好，
作内积和得新矩阵。
filter1的作用：3出现代表右斜线连续三个1
如果是彩色图片，就要加上RGB数值
就有三层，所以filter也有三层
CNN可以理解为fully connected 变形：
即
max pooling：
把element group起来，在每组里面选最大的就是max pooling。
flatten：
->
28-3+1=26，26/2=13，13-3+1=11，225=3*3*25
