你好，我在做一个关于神经网络的调研，想了解一下深度学习中的卷积神经网络（CNN）原理，能帮我详细解释一下吗？
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一个非常重要的模型，主要应用于图像识别和处理任务。CNN的核心思想是利用卷积层来提取图像的局部特征，并通过池化层降低特征图的维度，最后通过全连接层进行分类或回归任务。

1. **卷积层**：卷积层是CNN的核心结构，它通过卷积核（或称为过滤器）在输入图像上滑动，提取局部的特征。卷积核的大小通常是3x3或5x5，每个卷积核会生成一个特征图，表示在图像的某一个局部区域是否有特定的特征。

2. **激活函数**：卷积操作后，通常会使用一个激活函数（如ReLU）来引入非线性，使得网络能够学习到更复杂的特征。

3. **池化层**：池化层用于降低特征图的空间维度，常用的池化方法有最大池化和平均池化。通过池化，网络可以在减少计算量的同时保留最重要的特征。

4. **全连接层**：经过多层卷积和池化后，特征图会被展平成一维向量，然后输入到全连接层进行分类或回归。

5. **损失函数和优化**：CNN的学习过程是通过反向传播算法来更新卷积核的参数，使得网络的输出尽可能接近真实标签。常用的损失函数包括交叉熵损失和均方误差。

CNN在处理图像数据时表现非常出色，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等领域。
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