帮我重新润色下面这段文章：这是一篇介绍深度学习中卷积神经网络（CNN）的中文文章。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，在计算机视觉领域非常流行。CNN 可以自动提取图像中的特征，并在许多任务中取得了优秀的表现，如图像分类、目标检测、图像分割等。

CNN 的核心就是卷积层，卷积层利用卷积运算提取图像中的特征。卷积运算可以理解为一个窗口在图像上移动并计算每个位置的局部特征。卷积层的输出可以输入到下一层，每一层逐渐提取更抽象的特征。

CNN 还包含池化层和全连接层。池化层可以缩小特征图的尺寸并减少参数数量，全连接层则将特征图的信息转化为分类结果。

深度学习需要大量的数据进行训练。预训练的模型可以利用大量的已有数据进行训练，从而提高模型的泛化性能。预训练的模型可以通过微调调整到新的任务上。

本文介绍了 CNN 模型的原理和预训练技术，希望能够给读者带来启发和帮助。
以下是润色后的文章：

《深度学习中卷积神经网络（CNN）介绍》是一篇中文文章，主要讲述了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在计算机视觉领域的应用及其原理。

CNN作为一种深度学习模型已经被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中，并取得了非常优秀的表现。CNN最重要的核心部分就是卷积层，它运用卷积运算来提取图像中的特征，类似于一个窗口在图像上移动并计算每个位置的局部特征。卷积层将输出传递到下一层，每一层会逐渐提取更加抽象的特征，从而促进模型的学习过程。

此外，CNN还包含池化层和全连接层，前者可以将特征图的尺寸缩小并减少参数数量，后者则将特征图的信息转化为分类结果。

为了提高模型的泛化性能，深度学习需要训练大量的数据。利用预训练模型，可以在已有数据的基础上进行微调，从而适应新的任务。本文介绍了CNN模型的原理和预训练技术，旨在为读者提供有益的启发和帮助。