每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。

随后加入池化层进一步减少参数的数量。

在预测最终提出前，数据会经过多个卷积和池化层的处理。卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征，atv直播，越浅的网络提取越浅显的特征。

如前所述，CNN 中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送，以便将输出转换为网络所需的参数。

随后输出层会产生输出，这些信息会互相比较排除错误。损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。随后我们会计算梯度错误。

错误会进行反向传播，以不断改进过滤器（权重）和偏差值。

一个训练周期由单次正向和反向传递完成。

让我们尝试一下，输入猫和狗的图片，让计算机识别它们。这是图像识别和分类的经典问题，机器在这里需要做的是看到图像，并理解猫与狗的不同外形特征。这些特征可以是外形轮廓，也可以是猫的胡须之类，卷积层会攫取这些特征。让我们把数据集拿来试验一下吧。

以下这些图片均来自数据集。

我们首先需要调整这些图像的大小，让它们形状相同。这是处理图像之前通常需要做的，因为在拍照时，让照下的图像都大小相同几乎不可能。

为了简化理解，我们在这里只用一个卷积层和一个池化层。注意：在 CNN 的应用阶段，这种简单的情况是不会发生的。

#import various packagesimport osimport numpy as npimport pandas as pdimport scipyimport sklearnimport kerasfrom keras.models import Sequentialimport cv2from skimage import io

%matplotlib inline

#Defining the File Path

cat=os.listdir("/mnt/hdd/datasets/dogs_cats/train/cat")

dog=os.listdir("/mnt/hdd/datasets/dogs_cats/train/dog")

filepath="/mnt/hdd/datasets/dogs_cats/train/cat/"filepath2="/mnt/hdd/datasets/dogs_cats/train/dog/"#Loading the Images

images=[]

label = []for i in cat:

image = scipy.misc.imread(filepath+i)

images.append(image)

label.append(0) #for cat imagesfor i in dog:

image = scipy.misc.imread(filepath2+i)

images.append(image)

label.append(1) #for dog images

#resizing all the imagesfor i in range(0,23000):

images[i]=cv2.resize(images[i],(300,300))

#converting images to arrays

images=np.array(images)

label=np.array(label)

# Defining the hyperparameters

filters=10filtersize=(5,5)

epochs =5batchsize=128input_shape=(300,300,3)

#Converting the target variable to the required sizefrom keras.utils.np_utils import to_categorical

label = to_categorical(label)

#Defining the model

model = Sequential()

model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=input_shape))

model.add(keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, filtersize, strides=(1, 1), padding='valid', data_format="channels_last", activation='relu'))

model.add(keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(keras.layers.Flatten())

model.add(keras.layers.Dense(units=2, input_dim=50,activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(images, label, epochs=epochs, batch_size=batchsize,validation_split=0.3)

model.summary()

在这一模型中，我只使用了单一卷积和池化层，可训练参数是 219,801。很好奇如果我在这种情况使用了 MLP 会有多少参数。通过增加更多的卷积和池化层，你可以进一步降低参数的数量。我们添加的卷积层越多，被提取的特征就会更具体和复杂。

在该模型中，我只使用了一个卷积层和池化层，可训练参数量为 219,801。如果想知道使用 MLP 在这种情况下会得到多少，你可以通过加入更多卷积和池化层来减少参数的数量。越多的卷积层意味着提取出来的特征更加具体，更加复杂。

结语