这是一篇介绍深度学习中卷积神经网络的文章。

卷积神经网络是一种前馈神经网络，通常用于图像识别、语音识别等任务。它的主要优势在于能够对数据进行特征提取，从而更好地区分不同类别。卷积神经网络的核心是卷积层和池化层，卷积层用于提取图像的特征，池化层用于缩小特征图的尺寸。

卷积神经网络的训练通常使用反向传播算法，其可以根据训练数据调整网络参数，使得输出结果更准确。为了避免过拟合，通常会使用一些正则化技术如dropout、L1或L2正则化等。

目前，卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉领域，例如图像分割、物体识别、目标检测等。在不久的将来，卷积神经网络还有望应用于自然语言处理和声音处理等领域。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
这篇文章介绍了卷积神经网络在深度学习中的应用。卷积神经网络能够提取数据的特征，常用于图像识别和语音识别等任务。卷积层和池化层是其核心组件，训练过程中常使用反向传播算法和正则化技术以提高精度和避免过拟合。目前卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉领域，未来也有望在自然语言处理和声音处理等领域推广。