CNN 卷积神经网络结构
cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数，当前层的卷积核数)。
CNN网络结构
一种典型卷积网络结构是LeNet-5，用来识别数字的卷积网络。结构图如下（来自Yann LeCun的论文）：
在卷积神经网络算法的一个实现文章中，有一个更好看的图: 
该图的输入是一张28*28大小的图像，在C1层有6个5＊5的卷积核，因为C1层输出6个(28-5+1)(28-5+1)大小的feature map。然后经过子采样层，这里假设子采样层是对卷积层的均值处理(mean pooling), 其实一般还会有加偏置和激活的操作，为了简化，省略了这两步，只是对卷积层进行一个采样的操作。因此S2层输出的6个feature map大小为(24/2)(24/2).在卷积层C3中，它的输入是6个feature map，与C1不一样（C1只有一个feature map，如果是RGB的话，C1会有三个channel）。C3层有12个5＊5卷积核，每个卷积核会与上一层的6个feature map分别做卷积（事实上，一般是选择几种输入feature map来做卷积，而不是全部的feature map），然后对这6个卷积结果求和组成一个新的feature map，即该层会有12个大小为(12-5+1)*(12-5+1)的feature map，这个feature map是经过sigmod 函数处理然后结果下一层S4。 
同理，S4层有12个(与卷积层的feature map数一致)大小为(8/2)*(8/2)的feature map。输出层把S4层的feature mapflatten一个向量，向量长度为12*4*4=192,以该向量作为输入，与下面的其它层全连接，进行分类等操作，也就是说把一张图片变成一个向量，接入到别的网络，如传统的BP神经网络，不过从整体来看，CNN可以看做是一个BP神经网络。
（李宏毅的深度学习课上cnn那节有讲，互相补充）
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