卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的重要一员，在图像识别和处理方面有着举足轻重的地位。它能够自动从数据中学习特征，从而实现高效的图像分类和其他任务。那么，CNN是如何找到拟合函数的呢？🔍

首先，CNN通过卷积层来提取图像中的局部特征，比如边缘或纹理。这些特征由滤波器（也称作核）在输入数据上滑动并计算得到。就像是用不同的滤镜查看图片一样，每个滤波器都专注于捕捉特定类型的视觉信息。🖼️

其次，池化层用来减少数据维度，同时保留关键信息。这一步类似于对特征图进行压缩，使得后续层能够以更少的参数来学习更加抽象的特征。🔄

最后，全连接层将前面所有学到的特征组合起来，通过一系列的非线性变换，输出最终的分类结果。这就像是把所有的拼图碎片拼在一起，形成一幅完整的图画。🎨

总之，CNN通过层层递进的方式，逐步构建出一个强大的拟合函数，能够有效地识别和理解复杂的图像信息。🎯

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