卷积神经网络的原理是什么

卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的主要特点就是在网络的隐藏层中引入了卷积运算。其原理是通过卷积核对输入数据进行卷积运算，提取出输入数据中的特征，然后通过池化操作对特征进行降维，最后通过全连接层将特征映射到输出标签。卷积神经网络的核心就是卷积运算，它可以有效地提取图像、音频等数据中的空间或时间特征，并在保证模型参数不过多的情况下提高模型的准确率。