卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈人工神经网络，通常用于图像和视频识别、分类、分割等领域的深度学习应用。它通过一系列的卷积层（Convolutional Layers）、池化层（Pooling Layers）、全连接层（Fully Connected Layers）等组成，实现对输入数据的特征提取、表征和分类。

在CNN中，卷积层是最重要的层之一，它利用卷积核对输入特征图进行卷积操作，提取特征，通过激活函数进行非线性映射，生成输出特征图。卷积核在特征图上滑动，并将对应位置的像素值与卷积核对应位置的权重相乘，并求和生成输出特征图的一个像素值。

池化层是在卷积层之后进行的特征压缩操作，通过对特征图的分块降采样，保留最大值或平均值等关键信息，实现特征的不变性和简化，减少计算量，防止过拟合。

全连接层是神经网络中的常见层之一，它将卷积层和池化层得到的特征映射转换为一维向量，通过全连接层的神经元进行分类或回归。