输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入讯息。输入的讯息称为输入向量。
输出层（Output layer），讯息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的讯息称为输出向量。
隐藏层（Hidden layer），简称“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。如果有多个隐藏层，则意味着多个激活函数。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）针对全连接网络的局限做出了修正，加入了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。通常情况下，卷积神经网络由若干个卷积层（Convolutional Layer）、激活层（Activation Layer）、池化层（Pooling Layer）及全连接层（Fully Connected Layer）组成。
下面看怎么卷积的
1.如图，可以看到：
（1）两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。
（2）数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据，即stride=2。
（3）边缘填充，zero-padding=1，主要为了防止遗漏边缘的像素信息。
然后分别以两个滤波器filter为轴滑动数组进行卷积计算，得到两组不同的结果。
2.如果初看上图，可能不一定能立马理解啥意思，但结合上文的内容后，理解这个动图已经不是很困难的事情：
（1）左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道）
（2）中间部分是两个不同的滤波器Filter w0、Filter w1
（3）最右边则是两个不同的输出
（4）随着左边数据窗口的平移滑动，滤波器Filter w0 / Filter w1对不同的局部数据进行卷积计算。
局部感知：左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。打个比方，滤波器就像一双眼睛，人类视角有限，一眼望去，只能看到这世界的局部。如果一眼就看到全世界，你会累死，而且一下子接受全世界所有信息，你大脑接收不过来。当然，即便是看局部，针对局部里的信息人类双眼也是有偏重、偏好的。比如看美女，对脸、胸、腿是重点关注，所以这3个输入的权重相对较大。
参数共享：数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。
图中最左边的三个输入矩阵就是我们的相当于输入d=3时有三个通道图，每个通道图都有一个属于自己通道的卷积核，我们可以看到输出（output）的只有两个特征图意味着我们设置的输出的d=2，有几个输出通道就有几层卷积核（比如图中就有FilterW0和FilterW1），这意味着我们的卷积核数量就是输入d的个数乘以输出d的个数（图中就是2*3=6个），其中每一层通道图的计算与上文中提到的一层计算相同，再把每一个通道输出的输出再加起来就是绿色的输出数字啦！
举例：
绿色输出的第一个特征图的第一个值：
1通道x[ : :0] 1*1+1*0 = 1 （0像素点省略）
2通道x[ : :1] 1*0+1*(-1)+2*0 = -1
3通道x[ : :2] 2*0 = 0
b = 1
输出：1+（-1）+ 0 + 1（这个是b）= 1
绿色输出的第二个特征图的第一个值：
1通道x[ : :0] 1*0+1*0 = 0 （0像素点省略）
2通道x[ : :1] 1*0+1*(-1)+2*0 = -1
3通道x[ : :2] 2*0 = 0
b = 0
输出：0+（-1）+ 0 + 1（这个是b）= 0
模型训练超参数设置，构建训练数据：如果你没有源数据，那么DOWNLOAD_MNIST=True
数据下载后是不可以直接看的，查看第一张图片数据：
结果：60000张图片数据，维度都是28*28，单通道
画一个图片显示出来
结果：
训练和测试数据准备，数据导入：
注意：这里的归一化在此模型中区别不大
构建CNN模型:
把模型实例化打印一下：
结果：
开始训练：
结果：
卷积层维度变化：
（1）输入1*28*28，即1通道，28*28维；
（2）卷积层-01：16*28*28，即16个卷积核，卷积核维度5*5，步长1，边缘填充2，维度计算公式B = (A + 2*P - K) / S + 1，即（28+2*2-5）/1 +1 = 28
（3）池化层：池化层为2*2，所以输出为16*14*14
（4）卷积层-02：32*14*14，即32卷积核，其它同卷积层-01
（5）池化层：池化层为2*2，所以输出为32*7*7；
（6）fc层：由于输出为1*10，即10个类别的概率，那么首先对最后的池化层进行压缩为二维（1，32*7*7），然后全连接层维度（32*7*7，10），最后（1，32*7*7）*（32*7*7，10）
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