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前言:
在图像分类以及目标检测等任务中，卷积神经网络已经得到了充分地运用。而对于常见的卷积神经网络，我们经常可以看到卷积层、池化层、激活函数、全连接层的身影。直到现在，卷积层+激活函数+池化层+全连接层的结构仍然很实用，似乎已经成为搭建卷积神经网络的标配。下面我将从这四个方面分别介绍。
注：通常，池化层和激活函数又归类于卷积层。这里为了讲解方便，我分开介绍。
理论系列：
实战系列：
深度学习环境搭建：Anaconda3+tensorflow2.0+PyCharm
TF2.0深度学习实战（二）：用compile()和fit()快速搭建MINIST分类器
TF2.0深度学习实战（三）：LeNet-5搭建MINIST分类器
TF2.0深度学习实战（四）：搭建AlexNet卷积神经网络
TF2.0深度学习实战（六）：搭建GoogLeNet卷积神经网络
1. 卷积层
卷积是一种有效提取图片特征的方法 。 一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值，乘卷积核内相对应点的权重，然后求和， 再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。
图片分灰度图和彩色图，卷积核可以是单个也可以是多个，因此卷积操作分以下三种情况：
1.1 单通道输入，单卷积核
这里单通道指的是输入为灰度图，单卷积核值卷积核个数是1个。
上面是 5x5x1 的灰度图片，1 表示单通道，5x5 表示分辨率，共有 5 行 5列个灰度值。若用一个 3x3x1 的卷积核对此 5x5x1 的灰度图片进行卷积，偏置项b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置 1）。
1.2 多通道输入，单卷积核
多数情况下，输入的图片是 RGB 三个颜色组成的彩色图，输入的图片包含了红、绿、蓝三层数据，卷积核的深度（通道数）应该等于输入图片的通道数，所以使用 3x3x3的卷积核，最后一个 3 表示匹配输入图像的 3 个通道，这样这个卷积核有三通道，每个通道都会随机生成 9 个待优化的参数，一共有 27 个待优化参数 w 和一个偏置 b。
注：这里还是单个卷积核的情况，但是一个卷积核可以有多个通道。默认情况下，卷积核的通道数等于输入图片的通道数。
1.3 多通道输入，多卷积核
多通道输入、多卷积核是深度神经网络中间最常见的形式。指的是多通道输入，且用多个卷积核的情况。那么卷积过程其实也很简单，以3通道输入，2个卷积核为例：
（1）先取出一个卷积核与3通道的输入进行卷积，这个过程就和多通道输入，单卷积核一样，得到一个1通道的输出output1。同样再取出第二个卷积核进行同样的操作，得到第二个输出output2
（2）将相同size的output1与output2进行堆叠，就得到2通道的输出output。
为了更直观地理解，下面给出图示：
图中输入X:[1,h,w,3]指的是：输入1张高h宽w的3通道图片。
卷积核W:[k,k,3,2]指的是：卷积核尺寸为3*3，通道数为3，个数为2。
总结：
（1）卷积操作后，输出的通道数=卷积核的个数
（2）卷积核的个数和卷积核的通道数是不同的概念。每层卷积核的个数在设计网络时会给出，但是卷积核的通道数不一定会给出。默认情况下，卷积核的通道数=输入的通道数，因为这是进行卷积操作的必要条件。
1.4 填充padding
为了使卷积操作后能得到满意的输出图片尺寸，经常会使用padding对输入进行填充操作。默认在图片周围填充0。
（1）全零填充padding=‘same’
使用same时，会自动对原图进行全0填充，当步长为1时，可以保证输出的图片与输入的图片尺寸一致。
输出尺寸计算公式：输入长/步长 （向上取整）
TensorFlow中实现如下：（这里以卷积核个数：48，卷积核尺寸：3，步长：1，全填充为例）
layers.Conv2D(48, kernel_size=3, strides=1, padding='same')
（2）不填充padding=‘valid’
使用valid时，不进行任何填充，直接进行卷积。
输出尺寸计算公式：（输入长-核长）/步长+1 （向下取整）
TensorFlow中实现如下：
layers.Conv2D(48, kernel_size=3, strides=1, padding='valid')
（3）自定义填充
一般是从上下左右四个方向进行填充，且左、右填充的列数一般相同，上、下填充的行数也应该相同。如下图所示：
输出尺寸计算公式：
其中，h,w为原图的高和宽，k是卷积核的尺寸，s是步长。
在TensorFlow2.0中，自定义填充过程中，padding参数的设置格式为：
padding=[ [0，0]，[上，下]，[左，右]，[0，0] ]
# 例如要在上下左右各填充一个单位，实现如下：
layers.Conv2D(48, kernel_size=3, strides=1, padding=[[0,0], [1,1], [1,1], [0,0]])
2. 池化层
在卷积层中，可以通过调节步长参数 s 实现特征图的高宽成倍缩小，从而降低了网络的参数量。实际上，除了通过设置步长，还有一种专门的网络层可以实现尺寸缩减功能，它就是我们要介绍的池化层(Pooling layer)。
池化层同样基于局部相关性的思想，通过从局部相关的一组元素中进行采样或信息聚合，从而得到新的元素值。通常我们用到两种池化进行下采样：
（1）最大池化(Max Pooling)
从局部相关元素集中选取最大的一个元素值。
（2）平均池化(Average Pooling)
从局部相关元素集中计算平均值并返回。
3. 激活函数
激活函数也是神经网络不可缺少的部分，常用的激活函数有好几种，具体如何选择合适的激活函数可参考我的这篇博文：神经网络搭建：激活函数总结
4. 全连接层
全连接层简称FC。之所以叫全连接，是因为每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系。如下图所示，是一个简单的两层全连接网络，输入时特征，输出是预测的结果。
全连接层的参数量是可以直接计算的，计算公式如下：
按照上图搭建的两层全连接网络，要训练分辨率仅仅是 28x28=784 的黑白图像，就有近 40 万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。待优化的参数过多， 容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。
在实际应用中，会先对原始图像进行卷积特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
更新：
2015 年，Google 研究人员Sergey 等基于参数标准化设计了BN层。BN层提出后，广泛地应用在各种深度网络模型上，使得网络的超参数的设定更加自由，同时网络的收敛速度更快，性能也更好。
详细了解请看：神经网络搭建：BN层