回答以下问题：什么是卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional，Neural，Network,CNN）是一种用于图像分类、识别、分割等任务的深度学习模型。与传统的全连接神经网络不同，CNN，通常包含许多卷积层和池化层。卷积层通过使用一组可学习的滤波器来识别输入数据中的空间模式或特征，这些滤波器也称为卷积核或滑动窗口。池化层是一种减小输入样本尺寸的操作，其通常使用最大或平均值池化的方式来实现。CNN，模型中的卷积和池化操作的组合，使得模型可以有效地识别和捕捉到数据中的空间和频域特征。例如，在图像分类任务中，CNN，可以识别出物体的边缘、纹理、形状等特征，使得模型可以更好地区分不同类别的物体。CNN，模型在图像处理领域被广泛应用。通过预训练的CNN，可以将其