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卷积神经网络是深度学习中专门用于处理图像数据的强大工具。与传统神经网络相比，CNN具有三个核心特性：局部连接、权重共享和平移不变性。这些特性使得CNN能够有效地识别图像中的模式和特征，在计算机视觉、图像识别等领域发挥重要作用。
卷积层是CNN的核心组件。卷积操作通过一个小的卷积核在输入图像上滑动，在每个位置进行逐元素相乘后求和，生成输出特征图。这个过程能够提取图像的局部特征，如边缘、纹理等。通过调整步长和填充参数，可以控制输出特征图的尺寸。不同的卷积核可以检测不同类型的特征。
池化层通过降采样减少特征图尺寸，降低计算复杂度并减少过拟合。最大池化选择窗口内的最大值，平均池化计算平均值。激活函数为网络引入非线性。ReLU函数简单高效，在正值时保持原值，负值时输出零，是CNN中最常用的激活函数。
完整的CNN网络由多个层次组成。输入图像首先经过卷积层提取特征，然后通过激活函数引入非线性，接着池化层降低维度。这个过程可以重复多次，逐步提取更高级的特征。最后通过全连接层进行分类，输出各类别的概率。随着网络深入，特征图尺寸逐渐减小，但特征表达能力增强。
CNN通过反向传播算法进行训练。首先进行前向传播，数据从输入层流向输出层计算预测结果。然后计算损失函数，衡量预测与真实值的差异。接着进行反向传播，从输出层向输入层传播误差，计算每个参数的梯度。最后根据梯度更新网络权重，通过多次迭代优化网络性能。