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CNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的缩写。它是一种深度学习算法，常用于计算机视觉和图像识别任务。CNN主要由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）组成。

卷积层通过一系列滤波器对输入图像进行卷积操作，提取图像中的特征。每个滤波器都可以检测不同的特征，例如边缘、纹理等。卷积层的输出称为特征图，它保留了图像中的局部信息。

池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要的特征。常见的池化操作有最大池化和平均池化。池化层的主要作用是降低数据的维度，减少计算量，并增强模型对平移和缩放的鲁棒性。

全连接层将池化层的输出与输出层连接起来，用于分类或回归任务。它的作用是将提取到的特征映射到对应的类别或数值。

CNN具有以下优势：

1. 参数共享：卷积层的参数在整个输入上共享，大大减少了网络的参数量，提高了模型的训练效率。
2. 局部感知性：卷积操作可以捕捉到输入数据的局部信息，对平移和缩放具有一定的鲁棒性。
3. 多层次抽象：通过堆叠多个卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，实现对输入数据的多层次抽象和表示。

CNN广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域。在图像识别任务中，CNN可以自动学习图像中的特征，并通过训练从而实现对不同类别的准确分类。

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