卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像、语音和文本，CNN在计算机视觉领域取得了显著的成功，尤其是在图像分类、目标检测和语义分割等任务中，以下是关于CNN的详细解释，包括小标题和单元表格。

1、卷积层

卷积层是CNN的核心组件，它通过在输入数据上滑动一个小的卷积核（也称为滤波器）来提取局部特征，卷积操作可以看作是一种特征提取器，它可以捕捉到输入数据中的局部模式，如边缘、纹理和颜色等。

2、池化层

池化层（Pooling Layer）主要用于降低数据的空间维度，减少计算量，同时保留重要的特征信息，常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

3、全连接层

全连接层（Fully Connected Layer）将卷积层和池化层提取到的特征进行组合，输出最终的预测结果，全连接层可以看作是一个传统的神经网络层，它将所有的输入节点连接到所有的输出节点。

4、损失函数和优化器

损失函数（Loss Function）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，优化器（Optimizer）则根据损失函数的值来更新模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。

卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层的组合，实现了对具有网格结构数据的高效处理，CNN在计算机视觉领域取得了显著的成功，为图像分类、目标检测等任务提供了强大的支持。