卷积神经网络（CNN）如何处理图像数据？

卷积神经网络（CNN）的架构是被设计为处理输入图像的。输入图像通常是以多维数组的形式表示的，其中每个维度对应图像的不同特征，例如像素的高度、宽度和颜色通道。这些输入图像通过卷积层、池化层和全连接层等组件进行处理，以提取和学习图像中的特征和模式。通过这种方式，CNN能够有效地处理图像数据，并在计算机视觉任务中达到很好的性能。