1、tensorflow官方训练仿真器链接：http://playground.tensorflow.org/ 2、加深滤波器的理解链接：http://setosa.io/ev/image-kernels/
**卷积的基本组件：**卷积层、池化层、全连接层。 卷积层：提取特征，输入与滤波器相乘后相加。 池化层：删除冗余，输入取滤波器维度的内的最大值或平均值。下图池化层。 全连接层：分类器。
卷积中的降维 当池化层滤波器步长为1，不能实现降维。不管是卷积层还是池化层，实现降维的方法只能是调整步长。（卷积中的降维是针对大维度，按倍数降维。小维度能实现降维，输入99维，滤波器33，步长1，池化后为7*7。）
