CNN（卷积神经网络，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。其核心思想是通过卷积层提取局部特征，池化层降低数据维度，全连接层进行分类或回归。CNN通过共享权重和局部感受野的设计，减少了参数数量，提高了计算效率，同时保留了图像的平移不变性。经典的CNN架构包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，这些模型在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著成果。CNN的成功得益于其强大的特征提取能力和对大规模数据集的训练优化。
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