什么是卷积神经网络为什么它们很重要 卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1]  它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处

pooling
理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。
经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。
一副24*24的图像。用5*5卷积核卷积，结果是20*20（四周各-2），经过2*2池化，变成10*10.

通过池化，数据规模进一步缩小，训练所需时间从而降低。

卷积神经网络 连接表是怎么定义的

卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！而且通常卷积神经网络也包含池化层、全连接层，最后再接输出层。我更倾向于叫它：深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的区别主要就在于DCNN有卷积、池化层，多个卷积-池化单元构成特征表达，主要应用于二维图像识别。最粗浅的理解就是：DCNN是带有二维离散卷积操作的DNN。

卷积神经网络的卷积核可以比输入大吗

有可能的，看目的而定。一般的卷积神经网络多是用来做降维分类的用途，那种情形下的卷积核没理由要比输入大。
可是也有另一类的卷积神经网络是使用所谓的 fractionally strided convolution, 那种情形的卷积核可以比输入大。一个用上这种卷积技巧的例子是所谓的 GAN (generative adversarial networks).