详细描述构建卷积神经网络的步骤

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，可以用于图像识别，计算机视觉，语言处理等任务。构建CNN的步骤包括：1）输入层：用于将输入数据转换为可以被网络处理的格式。2）卷积层：这些层使用卷积过滤器来捕获输入中的特征。3）池化层：这些层用于降低输入中的空间维度，并将输入数据简化为更加抽象的特征表示。4）全连接层：这些层将池化层的输出连接起来，以便输出一个有意义的结果。5）输出层：最后一层将网络的输出转换为可以被人类理解的结果。