让我们对卷积神经网络如何工作形成更好直观感受。我们先看下人怎样识别图片，然后再看 CNNs 如何用一个近似的方法来识别图片。
比如说，我们想把下面这张图片识别为金毛巡回犬。
一个需要被识别为金毛巡回犬的图片
人类是怎么做的呢？
一种做法是我们识别狗的特定部位，例如鼻子，眼睛，毛发。我们把图片分成小片，识别小片，然后把这些结合在一起，得到一个狗的概念。
这种情况下，我们可以把图片分成下列组合：
- 一个鼻子
- 两只眼睛
- 金色毛发
如下图所示：
狗的眼睛
狗的鼻子
狗的毛发
再进一步
再进一步来说，我们如何确定鼻子在哪呢？一个金毛巡回犬的鼻子可以看出是一个椭圆形，有两个黑洞在里面。因此，一种辨别巡回犬鼻子的方法是把它分割更小的区域，寻找黑洞（鼻孔）和椭圆的曲线。如下所示：
一个可以用来确定鼻子的曲线
用来分类狗鼻子的鼻孔
广义上来说，这就是 CNN 的学习方式。它学习识别基本的直线，曲线，然后是形状，点块，然后是图片中更复杂的物体。最终 CNN 分类器把这些大的，复杂的物体综合起来识别图片。
在我们的例子中，层级关系是：
- 简单的形状，如椭圆，暗色圆圈
- 复杂的物体（简单形状的组合），例如眼睛，鼻子，毛发
- 狗的整体（复杂物体的组合）
有了深度学习，我们不需要设定 CNN 来识别特定的特征。相反，CNN 通过正向和反向传播，自己学习识别上述物体。
尽管我们从来没有让 CNN 寻找特定的特征信息，但是它识别图片的能力却好的惊人！
对狗图片每一层 CNN 可能识别物体的示意图
CNN 可能有几层网络，每个层可能捕获对象抽象层次中的不同级别。第一层是抽象层次的最底级，CNN 一般把图片中的较小的部分识别成简单的形状，例如水平、竖直的直线，简单的色块。下一层将会上升到更高的抽象层次，一般会识别更复杂的概念，例如形状（线的组合），以此类推直至最终识别整个物体，例如狗。
再次强调，CNN 是自主学习。我们不需要告诉 CNN 去寻找任何直线、曲线、鼻子、毛发等等。CNN 从训练集中学习并发现金毛巡回犬值得寻找的特征。
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