model = define_cnn_model()

`model = define_cnn_model()` 这句话通常是在深度学习框架中创建一个卷积神经网络 (CNN) 模型的过程。`define_cnn_model` 是一个函数或类方法，它负责设计并返回一个预定义的CNN架构。这个函数内部可能会包含卷积层、池化层、全连接层等基本组件，并配置它们的参数，如滤波器数量、激活函数等。通过这行代码，你可以初始化一个适合特定任务（比如图像分类、物体检测等）的CNN模型实例。

例如，在Keras库中，你可能会看到这样的定义：

from keras.models import Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def define_cnn_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(inputs)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
    x = Flatten()(x)
    outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)  # 假设这是一个10分类任务
    return Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个例子中，`model = define_cnn_model((height, width, channels))` 将会创建一个接受特定输入尺寸的CNN模型。