cnn的原理图解是利用卷积（convolve）和激活函数（activation function）进行特征提取，得到一种新型的神经网络模型。
扩展知识：
积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。CNN通过局部感知、共享权重和分步计算等原则，能够有效地减少模型的参数数量，提高模型的泛化能力和计算效率。
在CNN中，每个神经元只与输入数据的局部区域相连，即每个神经元只接收输入数据的一小部分信息。这种局部感知的方式使得CNN能够更好地捕捉到输入数据的局部特征，并且减小了参数的数量，降低了模型的复杂度。
在CNN中，同一个卷积核（也称滤波器或权重矩阵）可以被多次复用，用于对输入数据进行卷积操作。这种共享权重的策略不仅减少了模型的参数数量，而且能够增强模型对输入数据的空间不变性。
CNN的分步计算包括两个步骤：卷积计算和激活函数。在卷积计算中，每个神经元将输入数据与卷积核进行逐点相乘，然后将结果加起来作为神经元的输出；在激活函数中，神经元的输出将经过一个非线性函数（如ReLU），以增加模型的表达能力。
池化操作（Pooling）是CNN中的一种重要技术，用于减小输入数据的维度，同时保留重要特征。池化操作可以是最大池化、平均池化、L2范数池化等。池化操作可以增强模型的鲁棒性，减少过拟合的风险。
CNN通常由多个层次组成，每个层次由多个卷积层和池化层交替组成。这些层次结构可以使得CNN能够逐步提取出更高级的特征。例如，在图像识别任务中，CNN的底层可以提取出边缘、纹理等基础特征，高层可以提取出物体的形状、位置等高级特征。
CNN的训练过程中使用反向传播算法来更新模型的权重。反向传播算法可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据经过CNN的卷积层和池化层，得到输出结果；在反向传播中，根据输出结果和真实标签的差异来计算每个神经元的误差梯度，然后更新每个神经元的权重。
总之，CNN作为一种强大的深度学习模型，在图像处理、自然语言处理、语音识别等领域得到了广泛应用。它通过局部感知、共享权重、分步计算、池化操作和多层次结构等原则，能够有效地减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力和计算效率。