Сверточная нейронная сеть

Постепенно отвечая на все ваши вопросы.

И что изображено на картинке?

Забудьте про эту картинку. Это самое непонтяное обьяснение принципа работы СНС которое я когда либо видел. Вообще советую не смотреть на картинки, я лично смог понять их принцип работы только на видео. Вот кстати самое лучшее пошаговое обьяснение (если не знаете английский, включите субтитры).

Мы берем слой 28*28 и берем с него только матрицу 5*5, по ней строим новый слой 24*24 и снова берем матрицу 5*5 и так до последнего слоя с ответом?

Не совсем так. Мы берем матрицы размера NxN (обычно не больше 8 и не обязательно квадратные) которые называеются фильтры и обрабатываем наше изображение с помощью этого фильтра. На выходе получиться фотография но уже немного видоизмененная (вся суть того как работают фильтры). Делаем мы это несколько раз. Сколько зависит от того как глубоко мы хотим уйти, иными словами для каждой задачи свое значение.

Так а как это создать?

Не нужно создавать велосипед. Используйте уже готовые библиотеки. Со сверточными сетями очень хорошо работает TensorFlow. Вот здесь можно очень быстро научиться им пользоваться.

По сути смысл такой сети это создание большого количества нейронных сетей равному количеству слоев, верно?

Нет. По сути здесь 2 НС. Сверточная и в самом конце сеть прямого распространенния. А суть здесь заключается в том чтобы "свернуть" фото путем последовательного применения различных фильтров. Чем дальше слой тем абстрактнее фильтр.

В любом случае советую сначала посмтореть видео о котором я говорил, а потом уже вам станет намного понятнее то о чем я здесь написал.