Crear una red neuronal convolucional (CNN) en C++ desde cero podría ser bastante desafiante, ya que implicaría lidiar con muchos detalles de bajo nivel, incluyendo la gestión manual de la memoria y la implementación de backpropagation y otros algoritmos de optimización desde cero.

Una alternativa más práctica sería utilizar una biblioteca de machine learning ya existente que proporcione una interfaz C++, como TensorFlow, Caffe o Dlib. Por ejemplo, a continuación se muestra un fragmento muy simplificado de cómo podrías definir una CNN usando la biblioteca Dlib.

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

using namespace std;
using namespace dlib;

// Definimos la estructura de nuestra red neuronal convolucional
using net_type = loss_multiclass_log<
                            fc<10,    
                            relu<fc<84,   
                            max_pool<2,2,2,2,relu<con<16,5,5,1,1,
                            max_pool<2,2,2,2,relu<con<6,5,5,1,1,
                            input<matrix<unsigned char>>
                            >>>>>>>>;

int main()
{
    net_type net;
    cout << "The net has " << net.num_layers << " layers in it." << endl;
    cout << net << endl;

    // Aquí podríamos continuar con la carga de datos, entrenamiento, etc.

    return 0;
}
```

Este código define una red neuronal convolucional muy simple que podría ser usada para, por ejemplo, el conjunto de datos MNIST. El modelo se basa en la arquitectura de LeNet, uno de los primeros modelos de red neuronal convolucional.

El entrenamiento y la evaluación de esta red requieren más código y el manejo de los datos, por lo que no se incluyen en este ejemplo. Te recomendaría que leas la documentación de Dlib y los tutoriales disponibles para entender completamente cómo usar esta biblioteca para el aprendizaje profundo.

Recuerda que trabajar con redes neuronales en C++ puede ser bastante más complicado y menos flexible que en lenguajes de alto nivel como Python, que son más comúnmente usados en este campo.
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