介绍CNN卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，通常用于处理具有类似网格结构的数据，比如图像、声音和文本。CNN特别擅长于图像识别任务，是目前最先进的图像分类算法之一。

CNN由多个卷积层和池化层交替组成，最后是一些全连接层，最终输出分类结果。卷积层用于提取图像中的局部特征，池化层用于降低特征图的维度和大小，全连接层将最终的特征向量映射到不同的类别上。

卷积层中的卷积核是CNN的核心，它通过滑动窗口的方式在图像上进行卷积操作，提取出图像中的特征。池化层则通过对特征图的区域取最大值或平均值等方式，将特征图降低到更小的尺寸。

CNN还具有一些优秀的改进，比如ResNet、Inception和MobileNet等，它们通过引入残差连接、并行卷积和深度可分离卷积等技术，进一步提升了CNN的性能和效率。