卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理具有网格结构的数据，如图像、视频等。它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
卷积神经网络是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的典型网络结构之一。它采用监督方式训练，面向两维形状不变性识别，通过卷积、池化等操作来提取输入数据的特征，进而实现分类、识别等任务。
工作原理
卷积神经网络的工作原理主要依赖于卷积运算和池化操作。在卷积层中，通过多个卷积核对输入图像进行滑动卷积，提取出输入图像中的局部特征，并生成特征图。特征图中的每个像素值都代表了输入图像中某个局部区域的特征响应。卷积运算完成后，通常会接一个池化层对特征图进行降维处理，进一步简化特征图，并减少计算量。池化操作还引入了一定的平移不变性，使得模型对输入图像的微小变化具有一定的鲁棒性。经过多个卷积层和池化层的处理后，将特征图展平并送入全连接层进行分类或回归任务。全连接层通过全连接的方式将特征图中的信息整合起来，并输出最终的分类结果或回归值。
特点
- 局部连接：卷积层中的神经元只与前一层的部分神经元相连，这种局部连接的方式减少了网络的参数量，降低了计算复杂度。
- 权值共享：在同一个卷积层中，所有神经元共享同一组卷积核的权重和偏置，这进一步减少了网络的参数量，并提高了网络的泛化能力。
- 特征提取能力强：通过卷积和池化操作，CNN能够自动从输入数据中提取出有效的特征表示，这些特征对于后续的分类、识别等任务至关重要。
