什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，通常用于图像、视频、语音等信号数据的分类和识别任务。它的核心思想是通过卷积、池化等操作来提取特征，将输入数据映射到一个高维特征空间中，再通过全连接层对特征进行分类或回归。

卷积神经网络的主要特点是权值共享和局部连接。权值共享是指在卷积层中，同一个卷积核在不同位置上的权值是相同的，这样可以大大减少模型参数，提高模型泛化能力。局部连接是指在卷积层中，每个卷积核只与输入数据的一部分进行卷积运算，而不是与整个输入数据进行卷积运算，这样可以提取出局部特征，增强模型的特征提取能力。

卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层、全连接层等组成，其中卷积层和池化层用于特征提取，全连接层用于分类或回归。在卷积神经网络的训练过程中，通常采用反向传播算法来更新网络参数，以最小化损失函数。