我读了一些关于卷积神经网络的书籍和文章，似乎理解了概念，但我不知道如何像下图那样构建它：
_{(来源: what-when-how.com)}

从 28×28 的标准化像素 INPUT，我们得到 4 个大小为 24×24 的特征图。但是如何得到它们呢？ 是调整 INPUT 图像的大小？还是执行图像转换？ 但是什么样的转换？或者将输入图像切割成 4 个大小为 24×24 的块，分别取四个角？ 我不明白这个过程，对我来说，似乎他们在每一步都裁剪或调整图像大小到更小的图像。 请帮忙，谢谢。

回答：

这是 MATLAB 中 CONV2 函数的帮助文件，用于 CNN Matlab（以获得卷积层）。 仔细阅读，你会找到答案。

%CONV2 Two dimensional convolution.%   C = CONV2(A, B) performs the 2-D convolution of matrices A and B.%   If [ma,na] = size(A), [mb,nb] = size(B), and [mc,nc] = size(C), then%   mc = max([ma+mb-1,ma,mb]) and nc = max([na+nb-1,na,nb]).%%   C = CONV2(H1, H2, A) convolves A first with the vector H1 along the%   rows and then with the vector H2 along the columns. If n1 = length(H1)%   and n2 = length(H2), then mc = max([ma+n1-1,ma,n1]) and %   nc = max([na+n2-1,na,n2]).%%   C = CONV2(..., SHAPE) returns a subsection of the 2-D%   convolution with size specified by SHAPE:%     'full'  - (default) returns the full 2-D convolution,%     'same'  - returns the central part of the convolution%               that is the same size as A.%     'valid' - returns only those parts of the convolution%               that are computed without the zero-padded edges.%               **size(C) = max([ma-max(0,mb-1),na-max(0,nb-1)],0).**