卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一个非常重要的分支，尤其在图像识别和处理方面表现突出。它的名字来源于其中的核心操作——卷积运算，这是一种特殊的线性运算，主要用于提取图像中的局部特征。🔍🖼️

首先，让我们了解一下CNN的基本结构。它主要由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。每一层都有其独特的功能，共同协作完成复杂的模式识别任务。🏗️

卷积层是CNN中最关键的部分之一，它通过使用一系列的滤波器（或称为核）来扫描输入数据，从而检测各种特征，如边缘、纹理等。这些滤波器就像我们的眼睛，帮助模型从原始数据中“看”到有用的信息。👀🔎

接着是池化层，它的作用是降低数据的维度，同时保留最重要的信息。这不仅减少了计算量，还帮助模型更好地泛化到新的数据上。📉

最后，全连接层将前面各层提取的特征整合起来，用于分类或回归任务。它相当于大脑的决策中心，基于之前学到的所有信息做出最终判断。🧠

总之，卷积神经网络凭借其高效的特征提取能力和强大的表达能力，在计算机视觉等多个领域取得了显著成就。🎉

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