请系统性的阐述用于图像分类的卷积神经网络训练过程

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像分类任务的深度学习模型。CNN包含多个卷积层（Convolutional layer）、池化层（Pooling layer）、全连接层（Fully connected layer）等组件，其中卷积层是最为重要的组件之一。以下是一个典型的CNN训练过程：

1. 数据预处理
首先需要准备训练数据，通常是一些带有标签的图像数据集。对于每张图像，需要进行预处理操作，如图像的大小调整、归一化等。同时，将标签数据进行编码（One-Hot编码）。

2. 网络搭建
搭建CNN模型，包括选择网络结构和设置超参数。网络结构的选择可以根据具体任务选择不同的模型，如LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet等。超参数包括学习率、批大小、迭代次数、正则化参数等。

3. 初始化权重
对于每个卷积层、全连接层，需要随机初始化权重参数。这一步很重要，初始值不合适可能导致梯度消失或梯度爆炸，进而影响训练效果。

4. 前向传播
将输入图像送入网络中，按照CNN模型的结构，逐层进行前向传播计算，得到模型对该图像的输出结果。在卷积层中，使用滑动窗口的方式进行卷积操作，得到特征图；在池化层中，对特征图进行下采样操作，得到下采样特征图。

5. 计算损失
使用交叉熵（Cross-Entropy）损失函数，计算模型输出结果与真实标签之间的误差。损失函数的作用是衡量模型输出结果与真实标签之间的差异。

6. 反向传播
根据损失函数，计算模型输出结果对每个参数的梯度值。从最后一层开始，逆序进行梯度计算，将梯度值沿着网络传回到每一层的参数。这一步是整个训练过程中最为关键的一步。

7. 更新参数
使用梯度下降（Gradient Descent）算法，根据计算得到的梯度值，更新模型参数。通常是根据学习率和梯度值对参数进行更新。如果训练数据集较大，可以使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法。

8. 重复训练
重复执行步骤4-7，即前向传播、计算