Crear una red neuronal convolucional (CNN) en C++ desde cero puede ser bastante complicado, ya que requiere la implementación de muchas funciones matemáticas y de optimización. Sin embargo, hay bibliotecas de C++ que facilitan la creación de redes neuronales, como la biblioteca Dlib.

Aquí tienes un ejemplo básico de cómo crear una CNN utilizando Dlib en C++:

```cpp
#include <dlib/dnn.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace dlib;

// Definir la estructura de la red neuronal convolucional
template <typename SUBNET>
using relu = relu_<SUBNET>;

template <typename SUBNET>
using fc = fc_<SUBNET>;

template <typename SUBNET>
using max_pool = max_pool_<SUBNET>;

template <typename SUBNET>
using conv = add_layer<con_<5, 5, 1, 2, 2, SUBNET>>;

using net_type = loss_multiclass_log<
    fc<10,
        relu<fc<84,
            relu<fc<120,
                max_pool<2, 2, 2, 2,
                    relu<conv<
                        input<matrix<unsigned char>>>>>>>>>>;

int main() {
    try {
        // Crear una instancia de la red neuronal convolucional
        net_type net;

        // Cargar datos de entrenamiento y etiquetas aquí
        // ...

        // Entrenar la red neuronal convolucional
        dnn_trainer<net_type> trainer(net);
        trainer.set_learning_rate(0.01);
        trainer.set_min_learning_rate(0.00001);
        trainer.set_mini_batch_size(128);
        trainer.be_verbose();
        trainer.set_synchronization_file("cnn_sync", std::chrono::minutes(5));
        trainer.train(training_images, training_labels);

        // Guardar la red neuronal entrenada en un archivo
        serialize("cnn_network.dat") << net;

        // Probar la red neuronal convolucional en datos de prueba
        // ...
    } catch (exception& e) {
        cout << e.what() << endl;
    }

    return 0;
}
```

Este ejemplo crea una CNN básica utilizando la biblioteca Dlib. Primero, se define la estructura de la red utilizando varias capas, como convoluciones, max-pooling, y capas completamente conectadas. Luego, se crea una instancia de la red, se cargan los datos de entrenamiento y se entrena la red utilizando un objeto `dnn_trainer`. Finalmente, se guarda la red entrenada en un archivo y se puede probar en datos de prueba.

Ten en cuenta que este ejemplo no incluye la carga de datos de entrenamiento y prueba. Deberás cargar tus propios datos y etiquetas antes de entrenar y probar la red.
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