卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中最常用的神经网络模型之一，它在图像识别、物体检测、图像分类等视觉任务中取得了显著的成绩。下面我们将详细介绍CNN的基本结构。
卷积层（Convolutional Layers）
CNN的核心是卷积层，它能够从输入数据中提取特征。每个卷积核都是一个小的权值矩阵，可以看作是滤波器。通过在不同位置应用卷积核，卷积层能够学习到不同层次的特征。
卷积层的特性：
- 局部感知：卷积层只关注输入数据的局部区域。
- 参数共享：卷积核在所有位置共享，减少了模型的参数数量。
- 平移不变性：卷积层可以识别出在不同位置出现的特征。
卷积层示例
池化层（Pooling Layers）
池化层的作用是降低特征图的维度，减少计算量，同时保持重要的特征。常用的池化方式有最大池化和平均池化。
池化层的特性：
- 降低维度：减少特征图的大小，降低计算复杂度。
- 特征不变性：保持特征的主要信息。
池化层示例
全连接层（Fully Connected Layers）
全连接层将上一层的所有节点与当前层的节点全部连接。在全连接层中，每个神经元都与输入数据中的所有特征进行线性组合。
全连接层的特性：
- 特征融合：将不同层次的特征进行融合，形成最终的特征表示。
- 分类决策：在分类任务中，全连接层用于输出最终的分类结果。
全连接层示例
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