卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中非常重要的一类神经网络，主要用于图像识别、图像分类、物体检测等计算机视觉任务。本文将详细介绍卷积神经网络的基本概念、结构组成及其工作原理，并通过具体的例子和图示帮助读者理解。
一、卷积神经网络的基本概念
1.1 卷积层（Convolutional Layer）
卷积层是CNN的核心组件，通过卷积运算提取输入数据的特征。卷积运算使用多个卷积核（滤波器）对输入图像进行滑动，计算每个局部区域的加权和，生成特征图（Feature Map）。
例子：
假设输入图像为一个5x5的灰度图像，卷积核为一个3x3的矩阵，步幅（stride）为1，不使用填充（padding）。卷积运算如下图所示：
输入图像：
1 0 1 2 1
0 1 0 2 0
1 1 1 0 0
2 2 0 1 1
1 0 0 2 2

卷积核：
1 0 -1
1 0 -1
1 0 -1

输出特征图：
0 -3 -4
1 -2 -3
4 1 -1

1.2 池化层（Pooling Layer）
池化层用于对特征图进......