卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一類特殊的深度學習模型，專門設計用於處理圖像和視頻等視覺數據。它們通過模擬人腦中視覺處理機制來工作，能夠有效地識別和理解圖像。
卷積神經網路的基本原理主要涉及卷積、池化和全連線層。以下是這三層的詳細解釋：
卷積層。這一層通過使用一組可學習的卷積核在輸入圖像上進行滑動來提取圖像特徵。每個卷積核都能捕捉到圖像的特定屬性，如邊緣、角落或特定紋理。這些操作可以幫助網路學習並捕捉到不同特徵的信息。
池化層（或下採樣層）。這一層主要用於降低特徵圖的維度和計算量，從而減少過擬合的可能性。常見的池化操作包括最大池化和平均池化，它們通過縮小特徵圖的尺寸來減少數據量，同時保留重要信息。
全連線層。在卷積和池化操作之後，通常會有一層或多層全連線層（FC），這些層將特徵圖轉化為最終的分類結果或回歸輸出。全連線層對特徵進行加權組合，以產生最終的輸出。
此外，激活函式（如ReLU和Sigmoid）的添加增加了網路的非線性，使其能夠學習更複雜的模式。訓練卷積神經網路通常採用反向傳播算法，通過最小化損失函式（如交叉熵損失函式和均方誤差損失函式）來最佳化網路參數。
總的來說，卷積神經網路能夠有效地從原始圖像數據中提取有用的特徵，並通過分層的方式對這些特徵進行抽象和組合，最終實現圖像識別、分類等任務。