一句话告诉别人什么是CNN

CNN是卷积神经网络的英文简称，通过随机赋一个初始的权重值，依靠正向传播(包含卷积，池化(意译是泛化)和全连接(其实也是一种特殊的卷积计算)三组运算，主要是乘加运算)推导出一个当前值，使用随机(通常这个随机是当前值和目标值的平均值)梯度下降原理求得一个可能更接近目标值的结果，依靠反向传播(正向传播的三个步骤反过来执行，主要是求偏微分运算)将更接近的结果反向推导出更接近的权重，CNN算法仅适合权重变化和目标值变化是单向相关的变化情况，如果这个相关关系中存在拐点或者抖动，CNN算法无效。

还有一个更简洁版本的：通过训练不断寻找一个最接近事实的权重，通过推理将当前对象利用权重参数推导一下，得出和目标值的相似度。