1、什么是卷积神经网络？解释卷积神经网络中“卷积层、池化层、Dense、Dropout、 Flatten、Lambda、MaxPool2D”的概念和作用；知道卷积神经网络参数量的计算方法；

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，常用于图像和视频识别、分类、压缩等领域。卷积神经网络中的重要组件包括卷积层、池化层、Dense、Dropout、Flatten、Lambda和MaxPool2D。

卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。池化层则用于缩小卷积层输出的特征图的尺寸，减少数据量，避免过拟合。Dense层是全连接层，将上一层输出的特征向量与权重矩阵相乘，输出最终结果。Dropout层则是用于减少过拟合的一种技术，随机地丢弃一些神经元的输出。Flatten层将输入数据的多维数组展平成一维数组。Lambda层则是用于自定义操作的一种层类型，用户可以使用Lambda层来实现自己的操作。MaxPool2D层是池化层的一种，它通过取池化窗口内的最大值来进行降采样操作。

计算卷积神经网络参数量的方法是将每一层的参数量相加。对于卷积层，参数量等于卷积核大小乘以输入通道数乘以输出通道数；对于Dense层，参数量等于输入节点数乘以输出节点数。