卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别领域，其强大的能力使得它成为图像处理中的明星算法。🎯
首先，CNN通过卷积层对输入图像进行特征提取，这一步骤类似于人类视觉系统的工作方式，能够识别图像中的边缘和纹理等基本特征。👀
接着，池化层对这些特征进行降维处理，减少了数据量的同时保留了重要的信息。🛠️
然后，全连接层将降维后的特征映射到输出层，输出层根据特征判断图像所属的类别。📊
此外，CNN还利用反向传播算法不断调整权重，以优化识别准确率。🔄
总的来说，卷积神经网络通过一系列复杂的运算和优化过程，实现了高效的图像识别，为图像处理技术的发展提供了强有力的支持。🚀
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