卷积神经网络（CNN）是什么？
想象一下你是一名艺术鉴赏家，你要鉴定一幅画是否是某个著名画家的作品。你不会仅仅只看画的一小部分，而是会观察整幅画的整体风格、颜色运用、笔触技巧等。这个过程实际上和卷积神经网络的工作方式有些类似。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，非常适合处理图像数据。它的工作原理就像是用一个“放大镜”在图像上滑动，观察图像的不同部分，并从中提取特征。
相关概念：
1. 卷积（Convolution）
想象你手中有一张图像，现在你拿着一个特殊的“放大镜”（称为卷积核或过滤器）在图像上滑动。每滑动一次，你就记录下通过“放大镜”看到的图像的局部特征。这个滑动和记录的过程就是卷积操作。
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类比：就像是你在检查一幅画时，每次只看画的一小部分，比如一个角落，然后记下那里的颜色和线条（也就是特征）。
2. 池化（Pooling）
在观察了图像的多个局部特征后，你可能想要简化这些信息，只保留最重要的部分。池化操作就是这样一个过程，它通过选择每个局部区域中的最大值（最大池化）或平均值（平均池化）来减少数据的复杂度。
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类比