卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，例如图像数据。CNN 的设计灵感来源于人脑视觉皮层的工作方式，其中的神经元只对特定部分的视觉信息做出反应。这使得 CNN 在图像识别和处理方面表现出色。🔍

首先，输入层接收原始数据，如图像中的像素值。接着，通过一系列的卷积层，使用滤波器（也称为核或特征检测器）来提取图像的关键特征。这些滤波器滑过输入数据，计算局部区域内的激活值，形成特征图。🖼️

随后，池化层（通常为最大池化）进一步减少特征图的尺寸，同时保留最重要的信息。这有助于降低后续层的复杂度，防止过拟合，并使模型更具鲁棒性。🔧

接下来是全连接层，它将卷积和池化的输出转化为分类决策。这里，每个神经元都与前一层的所有激活值相连，进行最终的预测。🎯

最后，通过反向传播算法调整网络参数，以最小化预测误差。这个过程不断迭代优化，直到模型达到满意的性能水平。🔄

总之，CNN 结构的设计使其非常适合处理图像识别任务，广泛应用于计算机视觉领域。🤖