输入输出系统框架和知识点。

输入输出系统框架是指一种能够学习大量的输入与输出之间的映射关系的模型，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式。其中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的输入输出系统框架，它通过已知的模式对网络进行训练，从而具有输入输出对之间的映射能力。在CNN中，通常会使用卷积层、池化层和全连接层等不同的层次结构来提取输入数据的特征，并将其映射到输出空间中。

知识点方面，输入输出系统框架涉及到的主要概念包括：卷积神经网络、卷积层、池化层、全连接层、激活函数、损失函数、优化器等。其中，卷积层和池化层主要用于提取输入数据的特征，全连接层则用于将提取出的特征映射到输出空间中。激活函数用于引入非线性因素，损失函数用于衡量模型的预测结果与真实结果之间的差异，优化器则用于调整模型参数以最小化损失函数。