简述卷积神经网络的学习机理

卷积神经网络的学习机理是通过反向传播算法来更新网络的权重和偏置，以使得网络输出尽可能地接近真实值。在模型训练过程中，首先将样本数据输入到网络中进行前向传播计算，计算过程中使用了一组由神经元连接组成的卷积核，卷积核在输入数据上移动并进行卷积运算，提取出数据的特征信息，然后经过一系列非线性激活函数的处理，输出最终结果。然后再根据损失函数计算误差，采用反向传播算法进行反向传播，反向传播会计算出每个权重的梯度，利用梯度下降算法逐步更新权重和偏置，以求得更准确的模型。