CNN是怎样一步步工作的？

非常形象详细的博客：链接1 链接2

为了完成我们的卷积，我们不断地重复着上述过程，将feature和图中每一块进行卷积操作。最后通过每一个feature的卷积操作，我们会得到一个新的二维数组。这也可以理解为对原始图像进行过滤的结果，我们称之为feature map，它是每一个feature从原始图像中提取出来的“特征”。其中的值，越接近为1表示对应位置和feature的匹配越完整（定位角点和语义分割进行识别也是这个道理吧），越是接近-1，表示对应位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示对应位置没有任何匹配或者说没有什么关联。