卷积神经网络：3x3卷积核和池化层的深度堆叠

卷积神经网络的主要特点是使用多个相同大小的3x3卷积核进行深度堆叠，同时在每个卷积层之后添加池化层进行下采样。这种结构能够有效地提取图像特征，并通过池化层压缩信息，从而提高网络的效率和鲁棒性。

3x3卷积核的优势在于能够捕捉图像的局部信息，而深度堆叠则可以学习更复杂的特征。池化层则可以减少参数数量，防止过拟合，并提高网络的泛化能力。

总而言之，卷积神经网络通过这种独特的结构，能够有效地学习图像特征，并取得了显著的成果。