你能帮我了解一下深度学习中的卷积神经网络是如何工作的吗？希望你能用一段话帮我总结，并着重说明卷积层的工作方式。另外，请在回答时用markdown格式为卷积层的工作方式部分加上**加粗**效果。
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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（如图像）的深度学习模型。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件实现对输入数据的逐层抽象与学习，最终进行分类或回归等任务。在这一过程中，**卷积层**的工作方式尤其关键，它通过一系列小型窗口（称为滤波器或核）在输入数据上滑动，并在每个位置上进行简单的卷积运算，输出一个卷积特征图。这些特征图能够捕获输入数据在不同位置上的局部特征，随着网络深度的增加，这些抽象特征的表现力也逐渐增强。
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