CNN is designed to process data with a rigid grid pattern, such as 1-D signal, 2-D images, and 3-D Voxels. It processes the spatial features from low to high-level hierarchical order. Fig REF  introduces a general workflow of CNN training. Please refer to the paper  [1]} for more details.

Сверточные нейронные сети (CNN) разработаны для обработки данных с жестким сетчатым шаблоном, таких как одномерные сигналы, двумерные изображения и трехмерные воксели. Они обрабатывают пространственные характеристики от низкоуровневого к высокоуровневому иерархическому порядку. Рисунок REF представляет общую схему обучения CNN. Дополнительные подробности можно найти в статье [1].