讲解一下CNN的卷积层和池化层

CNN的卷积层是指通过卷积核对输入数据进行卷积操作，从而提取出特征信息。卷积核可以看作是一种滤波器，通过对输入数据进行卷积操作，可以提取出不同的特征信息，比如边缘、角点等。卷积层的输出结果可以看作是对输入数据的特征提取结果。

池化层是指通过对卷积层的输出结果进行降采样操作，从而减少模型的参数数量，提高模型的泛化能力。常见的池化操作有最大池化和平均池化，最大池化是指在池化区域内取最大值作为输出，平均池化是指在池化区域内取平均值作为输出。池化层的输出结果可以看作是对卷积层输出结果的降维处理。