神經網絡實現圖像識別的過程很復雜。但是大概過程很容易理解。我也是節選一篇圖像識別技術的文章，大概說一下。

圖像識別技術主要是通過卷積神經網絡來實現的。這種神經網絡的優勢在于，它利用了“同一圖像中相鄰像素的強關聯性和強相似度”這一原理。具體而言就是，在一張圖像中的兩個相鄰像素，比圖像中兩個分開的像素更具有關聯性。但是，在一個常規的神經網絡中，每個像素都被連接到了單獨的神經元。這樣一來，計算負擔自然加重了。卷積神經網絡通過削減許多不必要的連接來解決圖像識別技術中的這一問題。運用圖像識別技術中的術語來說就是，卷積神經網絡按照關聯程度篩選不必要的連接，進而使圖像識別過程在計算上更具有可操作性。卷積神經網絡有意地限制了圖像識別時候的連接，讓一個神經元只接受來自之前圖層的小分段的輸入（假設是3×3或5×5像素），避免了過重的計算負擔。因此，每一個神經元只需要負責處理圖像的一小部分。大大加快了速度和準確率。

卷積神經網絡在實施的過程中，實際上是分為兩層，一個是卷積層，一個是匯聚層，簡單理解就是

卷積層將圖片分散成一個一個或者3*3/5*5的小像素塊，然后把這些輸出值排列在圖組中，用數字表示照片中各個區域的內容，數軸分別代表高度、寬度和顏色。那么，我們就得到了每一個圖塊的三維數值表達。匯聚層是將這個三維（或是四維）圖組的空間維度與采樣函數結合起來，輸出一個僅包含了圖像中相對重要的部分的聯合數組。這一聯合數組不僅能使卷積神經網絡計算負擔最小化，還能有效避免過度擬合的問題。

以上大概就是使用卷積神經網絡進行圖像識別的過程。具體可以關注ATYUN人工智能平臺的文章：揭秘圖像識別技術，機器如何利用卷積神經網絡“看見”這個世界