卷積神經網絡（CNN）是一種深度學習模型，特別在圖像識別和處理方面非常有效。其基本理念是模仿人類視覺系統，通過多個卷積層逐步提取圖像特徵。CNN 最早由 Yann LeCun 在 1980 年代提出，並在 2012 年的 ImageNet 競賽中取得顯著成功，極大地推動了深度學習的研究與應用。
CNN 通常由輸入層、多個卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。卷積層通過卷積操作提取局部特徵，而池化層則降低特徵的維度，從而減少計算複雜度，同時保留重要信息。經過多次卷積和池化，最終特徵通過全連接層映射到輸出標籤。
CNN 被廣泛應用於計算機視覺任務，如圖像分類、目標檢測和圖像分割等。例如，谷歌的 Inception 模型和 Facebook 的 Mask R-CNN 都是基於 CNN 的成功案例。它們在醫學影像分析、自主駕駛和視頻監控等領域的應用也日益增多。
隨著數據量的激增和計算能力的提升，CNN 的應用領域將不斷擴展。邊緣計算、增強現實和虛擬現實等新興技術的發展也將推動 CNN 的進一步創新。此外，結合生成對抗網絡（GAN）等技術，CNN 可能在生成模型方面取得新的突破。
儘管 CNN 在處理圖像數據時表現出色，但它們也存在一些局限性，如對大規模數據集的需求和對計算資源的高消耗。此外，模型的可解釋性問題仍然是研究的熱點。在使用 CNN 時，需要充分對數據進行預處理，以提高模型的準確性。
