卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络，特别适用于图像和视频等二维数据的处理。相比于传统神经网络，CNN 采用了卷积层和池化层等特殊的结构和操作，能够有效地提取图像的特征，并在此基础上进行分类、识别等任务。在计算机视觉领域，CNN 已经成为了一种非常重要的技术，被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务中。
CNN 的核心思想是卷积操作，它模拟了人类视觉系统中的感受野（Receptive Field）概念，即每个神经元只对输入数据中的一小部分进行计算，这样可以大大减少参数数量，降低过拟合风险，并且能够有效地提取局部特征。具体来说，卷积层通过滑动一个固定大小的卷积核在输入数据上进行卷积操作，得到一系列的特征图。而池化层则通过对特征图进行下采样的方式，进一步减少参数数量，并且提高模型的鲁棒性。
除了卷积层和池化层，CNN 还包括了全连接层、激活函数等组件，可以构建出非常复杂的网络结构。在训练过程中，CNN 通过反向传播算法来更新网络中的参数，使得模型能够逐渐学习到更加有效的特征表示，从而提高分类或识别的准确率。
CNN 的应用非常广泛。例如，在图像分类方面，CNN 可以识别出图像中的物体种类，并且在一些比赛中已经超越了人类的表现。在目标检测方面，CNN 可以同时识别出图像中多个物体的位置和种类，并且在自动驾驶等领域得到了广泛应用。此外，CNN 还可以用于人脸识别、图像生成等任务。
卷积神经网络是一种非常重要的深度学习技术，具有很强的特征提取和分类能力，已经成为了计算机视觉领域的核心技术之一。