关于卷积神经网络CNN，以下说法错误的是：

A、CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。;

B、由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。;

C、CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。;

D、CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。