简述卷积神经网络的工作原理

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，主要用于影像处理。它由一系列的层组成，包括卷积层、池化层、全连接层等。CNN的工作原理是通过卷积层对输入的图像进行特征提取，然后通过池化层对特征进行降维，最后通过全连接层将特征映射到输出层进行分类或回归。在训练阶段，CNN使用损失函数评估网络输出结果与实际值的差异，并通过梯度下降算法更新每个神经元之间的权重值，以最小化损失函数值。CNN的优点是可以自动学习图像特征，从而提高图像分类和识别的准确性。