卷积层（Convolution）
关于卷积层我们先来看什么叫卷积操作： 下图较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回到最左端并向下移动一个单位）。卷积核每个单元内有权重，下图的卷积核内有9个权重。在卷积核移动的过程中将图片上的像素和卷积核的对应权重相乘，最后将所有乘积相加得到一个输出。下图一个8x6的图片经过卷积后形成一个6*4的图。
卷积层的作用----局部感知
:使用局部感知的原因是一般人们认为图片中距离相近的部分相关性较大，而距离比较远的部分相关性较小。在卷积操作中步长的设置就对应着距离的远近。但是步长的设置并无定值需要使用者尝试。
参数共享
在介绍参数共享前我们应该知道卷积核的权重是经过学习得到的，并且在卷积过程中卷积核的权重是不会改变的，这就是参数共享的思想。这说明我们通过一个卷积核的操作提取了原图的不同位置的同样特征。简单来说就是在一幅图片中的不同位置的相同目标，它们的特征是基本相同的。其过程如下图：
多核卷积
如权值共享的部分所说我们用一个卷积核操作只能得到一部分特征可能获取不到全部特征，这么一来我们就引入了多核卷积。用每个卷积核来学习不同的特征（每个卷积核学习到不同的权重）来提取原图特征。
全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，目前由于全连接层参数冗余（仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右）
注1: 有关卷积操作“实现”全连接层，有必要多啰嗦几句。
以VGG-16为例，对224x224x3的输入，最后一层卷积可得输出为7x7x512，如后层是一层含4096个神经元的FC，则可用卷积核为7x7x512x4096的全局卷积来实现这一全连接运算过程，其中该卷积核参数如下：
“filter size = 7, padding = 0, stride = 1, D_in = 512, D_out = 4096”
经过此卷积操作后可得输出为1x1x4096。
如需再次叠加一个2048的FC，则可设定参数为“filter size = 1, padding = 0, stride = 1, D_in = 4096, D_out = 2048”的卷积层操作。
上图的图片经过三个卷积核的卷积操作得到三个特征图。需要注意的是，在多核卷积的过程中每个卷积核的大小应该是相同的。