本书主要研究卷积神经网络的初始化问题，书中给出相关的初始化方法，并结合实例说明本书提出的初始化方法的可行性。全书共9章，包括绪论、卷积神经网络基础、CNN初始化数学理论基础、CNN初始化方法概述、CNN收敛的必要条件、有BN的CNN模型初始化方法、无BN深度残差网络的初始化方法、初始化方法应用于敦煌古壁画朝代分类识别和初始化方法应用于基于RatUNet模型的图像去噪等内容。同时，还以附录的形式详细介绍了深度学习环境的搭建。