近年来，CNN卷积神经网络在计算机视觉领域中成为越来越热门的技术，它可以对图像进行分类、识别和分割等任务。本文将介绍如何利用CNN卷积神经网络对染色血液细胞进行分类，并介绍其重要性和应用场景。我们将详细讲解卷积神经网络的原理、前向传播和反向传播过程，以及如何优化网络结构和参数设置。最后，我们将讨论如何评估和优化CNN模型的性能。本文旨在为相关研究人员提供指导和帮助，也对学习计算机视觉、深度学习和人工智能的人们有所启示。