帮我写一段卷积神经网络中的统计学思想的综述

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种基于深度学习的模型，它在计算机视觉领域中广泛应用。统计学是CNN中非常重要的一部分，因为CNN利用了统计学中的许多方法来进行特征提取和模型训练。

首先，CNN中的卷积操作可以看作是一种线性滤波器，它可以捕获输入数据中的局部特征。在这个过程中，CNN采用了统计学中的局部平均化和局部方差归一化的思想，使得卷积操作能够更好地适应不同的输入数据。

其次，CNN中的池化操作可以看作是一种降采样方法，它可以减少特征图中的冗余信息并且提高模型的鲁棒性。在这个过程中，CNN采用了统计学中的最大值池化和平均值池化的思想，使得池化操作能够更好地保留输入数据中的重要信息。

最后，CNN中的损失函数和优化方法也采用了统计学中的方法。例如，CNN中常用的交叉熵损失函数可以看作是一种最大似然估计方法，用于衡量模型的预测结果和真实结果之间的差异。CNN中常用的随机梯度下降优化方法也可以看作是一种极大似然估计方法，用于最小化损失函数并更新模型的参数。

总之，CNN中的统计学思想是非常重要的，它们帮助CNN提取局部特征、降低冗余信息、衡量模型的预测能力以及更新模型的参数，从而使得CNN在计算机视觉领域中取得了巨大的成功。