CNN（卷积神经网络）是一种深度学习算法，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。其原理基于神经网络和卷积运算。
CNN的核心思想是通过卷积运算来提取图像的特征。卷积运算是一种线性运算，它将一个滤波器（也称为卷积核）应用于输入图像的每个位置，计算出该位置的输出值。通过不同的滤波器，可以提取出不同的特征，如边缘、纹理、形状等。
CNN的网络结构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于分类或回归任务。
在训练过程中，CNN通过反向传播算法来更新网络参数，使得网络能够更好地拟合训练数据。在测试过程中，输入图像经过前向传播算法，得到输出结果。
总的来说，CNN通过卷积运算来提取图像的特征，通过多层网络结构来学习复杂的特征表示，从而实现图像分类、目标检测等任务。