概要：
本文旨在深入探讨卷积神经网络（CNN）的工作原理、架构及其在图像识别、自然语言处理等领域的应用。文章将从CNN的基本概念出发，逐步解析其各层（卷积层、池化层、全连接层）的作用，并通过实例说明CNN的训练过程及优化策略。
部分内容：
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卷积层的核心：卷积层是CNN的核心组件，它通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核）在输入数据上滑动，以提取局部特征。每个滤波器都专注于识别特定的模式，如边缘、纹理等。随着网络深度的增加，卷积层能够捕捉到越来越复杂的特征，这对于高级任务如对象检测至关重要。
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优化策略：为了避免过拟合和提高模型的泛化能力，可以采取多种优化策略，包括但不限于数据增强（如旋转、缩放图像）、使用Dropout层随机丢弃神经元连接、以及正则化方法（L1、L2）。
