卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是一種用於處理圖像和視頻的深度學習模型。它能夠自動學習圖像中的特徵，並通過卷積操作、池化層、激活函式等提取有用的信息。CNN的核心特點是卷積操作，它通過滑動視窗在圖像上進行計算，使用濾波器（卷積核）和池化層來提取特徵。這種操作可以有效減少權重數量和計算量，同時保留圖像的空間結構信息。池化層則用於減少計算量並提高模型魯棒性。
CNN的典型結構包括卷積層、池化層、全連線層，並可能包含正則化技術如Dropout和L2正則化以防止過擬合。CNN在圖像分類、目標檢測、語音識別等多個領域都有廣泛套用。在圖像分類任務中，經典的CNN模型包括LeNet-5、AlexNet、VGG和GoogleNet/Inception等。這些模型雖然設計思想和網路結構不同，但對CNN的發展都做出了重要貢獻。
例如，LeNet-5是第一個被廣泛套用的CNN模型，主要用於手寫數字識別。AlexNet則在2012年ImageNet競賽中大放異彩，標誌著CNN的新發展。VGGNet和Google Inception Net進一步推動了技術的邊界。
CNN的訓練過程基於反向傳播算法，使用損失函式（如交叉熵或均方根誤差）最佳化模型參數。在實際套用中，CNN還面臨數據量不足、擬合不足、過擬合等挑戰，需要通過不斷最佳化和調整來解決。
總的來說，CNN是一種功能強大的工具，適用於處理各種視覺任務和非結構化數據。通過其獨特的卷積和池化操作，CNN能夠在保持高效的同時，從輸入數據中提取出有意義的特徵。