卷积神经网络（CNN）通过局部连接、权值共享和池化层实现特征提取，降低参数数量，防止过拟合。CNN在图像识别、音频信号和文本数据等领域广泛应用，其结构包括卷积层、ReLU层、汇聚层和全连接层。参数共享通过共享滤波器减少参数量，提升模型泛化能力。常见的CNN结构由多个卷积层、ReLU层和汇聚层组成，最后通过全连接层得到输出。
一、卷积神经网络的概述
卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取数据中最有效的特征，这种方法可以提取到图像中最基础的特征，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征，因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。
卷积神经网络CNN的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（Weights Sharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。其中，局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降并减轻了过拟合。同时权值共享还赋予了卷积网络对平移的容忍性，池化层降采样则进一步降低了输出参数量并赋予模型对轻度形变的容忍性，提高了模型的泛化能力。可以把卷积层卷积操作理解为用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的过程。
卷积层的空间排列：上文讲解了卷积层中每个神经元与输入数据体之间的连接方式，但是尚未讨论输出数据体中神经元的数量，以及它们的排列方式。3个超参数控制着输出数据体的尺寸：深度（depth），步长（stride）和零填充（zero-padding
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