CNN代表卷积神经网络（Convolutional Neural Network）。它是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络模型，尤其在图像识别和计算机视觉任务中表现出色。CNN的设计灵感来自于生物视觉系统对视觉信息的处理方式。
与传统神经网络相比，CNN具有以下几个显著的不同之处：
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卷积层（Convolutional Layers）：CNN的核心是卷积层，它通过使用一组可学习的卷积核（或过滤器）对输入数据进行滑动窗口卷积操作，从而提取局部特征。卷积操作允许网络自动学习在输入中的不同位置上共享的特征模式，从而减少了参数量和计算复杂度。
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池化层（Pooling Layers）：CNN还经常使用池化层来降低特征图的维度。池化操作通常是在卷积特征图的局部区域内进行子采样，常见的池化方式包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。池化层可以减少特征图的尺寸，同时保留重要的特征信息，提高网络对平移不变性的鲁棒性。
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局部连接和共享权重：CNN中的卷积操作是局部连接的，即每个卷积核只与输入中的局部区域相连，这样可以减少网络参数的数量。此外，卷积操作还具有共享权重的特点，即同一个卷积核在输入的不同位置共享相同的参数，这进一步减少了需要学习的参数量。
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多层结构：CNN通常由多个卷积层和池化层交替堆叠而成，最后通过全连接层进行分类或回归。这种多层结构允许网络逐渐提取更高级别的抽象特征，从而实现对复杂数据的表征和理解。
