简述卷积神经网络的结构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，主要用于图像分类和对象识别。其结构通常包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等组成部分。

输入层接收数据输入，将数据转化为矩阵形式传递到下一层。卷积层对输入矩阵进行卷积操作，提取不同特征的特征图。池化层对特征图进行下采样或上采样操作，降低过拟合的风险，同时减少计算量。全连接层将特征图映射到输出空间，输出层则对输出结果进行分类操作。

卷积神经网络通过不断地迭代训练，不断优化其中的参数和权重值，提高其识别准确度。