卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元范围内的刺激，在图像和语音识别等多项服务中，表现优于其他深度学习框架。CNN是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）及最后的分类器层组成的深度架构。这一架构结合了局部特性和全局统计特性，能够有效地处理图像、声音和文本数据。CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等模型都在图像分类、物体检测和分割等任务上取得了优异的结果。
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