卷积神经网络（ConstitutionalNeuralNetworks,CNN）是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。先回顾一下多层神经网络:多层神经网络包括一个输入层和一个输出层，中间有多个隐藏层。每一层有若干个神经元，相邻的两层之间的后一层的每一个神经元都分别与前一层的每一个神经元连接。在一般的识别问题中，输入层代表特征向量，输入层的每一个神经元代表一个特征值。在图像识别问题中，输入层的每一个神经元可能代表一个像素的灰度值。但这种神经网络用于图像识别有几个问题，一是没有考虑图像的空间结构，识别性能会受到限制；二是每相邻两层的神经元都是全相连，参数
