对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大体上了解其基本原理及实现过程，便于后续工作中的实际应用。本文将按以下顺序展开：

• 了解卷积操作
• 了解神经网络
• 数据预处理
• 了解CNN
• 了解优化器
• 理解 ImageDataGenerator
• 进行预测并计算准确性
• demo

什么是卷积？

在数学（尤其是函数分析）中，卷积是对两个函数（f和g）的数学运算，以产生第三个函数，该函数表示一个函数的形状如何被另一个修改。（来源：维基百科）

此操作在多个领域都有应用，如概率、统计、计算机视觉、自然语言处理、图像和信号处理、工程和微分方程。
该操作在数学上表示为：

卷积