C的基本结构包括三种类型的层：卷积层（Covoluioal Layer）、池化层（Poolig Layer）和全连接层（Fully Coeced Layer）。这些层可以组合成一个层次结构，形成一个深度网络。
1. 卷积层
卷积层是C的核心部分，负责从输入数据中学习局部特征。它通过在输入数据上滑动一个滤波器（或卷积核）并执行卷积操作，从而捕捉局部特征。卷积层中的每个神经元都只与输入数据的一个局部区域相连，这大大减少了模型的参数数量。
2. 池化层
池化层也是C的重要组成部分，它负责降低数据的维度，减少计算量。池化操作可以是最大池化（Max Poolig）、平均池化（Average Poolig）等。池化层一般位于卷积层之后，负责对卷积层的输出进行空间下采样。
3. 全连接层
全连接层负责将前面的卷积层和池化层提取到的特征进行整合，输出最终的预测结果。通常，在C的末端有一个或多个全连接层，用于分类或回归任务。
1. 参数共享：C模型中，卷积层的参数（滤波器和偏置）在整个输入数据上共享，这使得模型能够自动地适应不同的数据尺寸和形状。
2. 稀疏连接：卷积层的神经元只与输入数据的一个局部区域相连，这大大减少了模型的参数数量，同时也降低了计算复杂度。
3. 特征提取：C能够自动地从输入数据中学习并提取有用的特征，这避免了手工设计特征的繁琐过程，同时也能够更好地捕捉到数据中的复杂模式。
4. 多尺度感知：C能够同时处理不同尺度的输入数据，这使得模型能够更好地适应不同尺度的特征。
C在许多领域都有广泛的应用，例如计算机视觉领域的图像分类、目标检测、人脸识别等；自然语言处理领域的文本分类、情感分析等；语音信号处理领域的语音识别、语音合成等。C在推荐系统、金融领域等方面也有着广泛的应用。
