把卷积神经网络的概念，作业，优势

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务，但也可应用于其他信号分析领域。CNN通过特殊的卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，解决了传统人工设计特征提取方法的问题。

**作业**：
1. 实践训练一个基础的CNN模型，比如LeNet或AlexNet，用于手写数字识别。
2. 研究并实现不同卷积核大小和步长对图像特征提取的影响。
3. 在更高级的任务上，如图像分类、物体检测或语义分割中应用更深的CNN架构，如ResNet、VGG或Inception。

**优势**：
1. **局部连接和参数共享**：CNN利用每个过滤器（filter）在整个输入上进行局部操作，减少了参数数量，增强了模型的效率和泛化能力。
2. **平移不变性**：由于卷积操作，模型对输入的微小位移不敏感，适合处理图像中的位置不变性特征。
3. **特征学习**：通过多层卷积，CNN能够自动学习到从低级到高级的抽象特征。
4. **效率高**：对于大数据集，CNN能够有效地并行计算，适用于GPU加速。
5. **在图像分类、物体检测等领域表现出色**：许多图像处理任务中，CNN已经成为标准方法，如ImageNet大型图像分类挑战中的冠军模型。