卷积神经网络（CNN）架构和训练过程概述，CNN通过卷积层提取特征，ReLU增加非线性，池化层降低维度，全连接层进行分类或回归。 训练过程中，通过前向传播计算输出，比较预测值与真实值，通过反向传播和梯度更新权重，不断优化网络参数，减小误差。