其实，神经网络就是对人脑运作模式的智能模拟。和人脑一样，神经网络模型的强大能力，是基于成千上万个神经元的相互作用。以卷积神经网络（CNN）为例，其结构就分为很多层，层与层之间通过线来连接。训练的过程，就是将所有的线设置成合适的值的过程。
为了直观展示，今天就通过可视化带大家看看AI训练时都长啥样。（前方多图预警！
首先，AI模型训练前长这样：
训练中，依次经过卷积-激活、卷积-激活-池化、卷积-激活、卷积-激活-池化……这个过程大概长这样：
最后，训练完成后长这样，一种张扬肆意的凌乱美有没有：
可以看到，经过训练后的模型之所以长得不再“均匀规整”，是因为被赋予了权值不一的特征。虽然训练花了不少时间，但360度观摩神经网络的训练后，让人觉得再漫长的等待都是值得的。
看完上面炫酷的3D展示，接下来我们再通过AI模型全局结构图，一步步拆解训练过程，试着把CNN每一层的操作和变化都展示出来。
首先是卷积层，这一步主要是为了提取特征。因为AI在识别图片时，并非一下子整张图整体识别，而是先对图中的每一个特征进行局部感知。
图：卷积层
然后，到了激活层，这个步骤是对上面提取的特征做一次非线性映射。
图：激活层
接着，来到池化层，用白话来讲就是去除冗余信息，保留关键信息。毕竟一张图像通常包含了大量杂余信息，如果把整张图的所有特征都学习下来，那可不把AI累死。
图：池化层
就这样，以上操作重复N次，就形成了一个深层神经网络，完成自动化的有效特征提取：
最后，来到全连接层，通过对所有得到的特征加权，计算输出预测结果，大功告成。
以上，就是一整套AI训练时的正常画风。那么，如果我们给AI悄摸摸喂点对抗样本，训练过程又是什么画风呢？
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