CNN卷积神经网络是一种深度神经网络结构，广泛应用于图像处理、语音识别等领域。卷积神经网络的核心是卷积层，通过卷积操作提取图像中的局部特征，有效降低模型的复杂性。此外，池化层用于降低特征图的空间尺寸，提高模型的泛化能力。通过多个卷积层和池化层的组合，CNN能够学习到图像中的复杂特征，从而实现高精度的分类、检测等任务。