卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务中。它的设计灵感来源于生物学中对动物视觉系统的研究，试图通过层层卷积操作和池化操作，从图像中提取出特征并进行有效的分类和识别。

卷积神经网络的核心思想是利用卷积层进行特征提取。这些卷积层通过将一个小的滑动窗口（卷积核）在输入数据上移动，并在每个位置执行卷积操作来提取局部特征。这种方式能够捕获图像中的空间结构信息，并且减少了需要训练的参数数量，使得网络更具可扩展性。

在卷积层后通常会接着池化层，用于降低数据维度、减少过拟合，并且提高模型的鲁棒性。池化操作可以通过取区域内的最大值（最大池化）或者平均值（平均池化）来实现。这有助于保留最显著的特征并减小计算复杂度。

除了卷积层和池化层，典型的卷积神经网络还包括激活函数、全连接层和输出层。激活函数（如ReLU）引入了非线性特性，增加了网络的表达能力。全连接层负责整合前面层的特征，而输出层则根据任务的需求进行相应的输出，比如分类问题可以使用Softmax函数输出分类概率。

卷积神经网络已经在许多领域取得了巨大成功，如图像识别、物体检测、人脸识别等。通过不断优化网络结构、调整超参数以及大规模数据集的训练，卷积神经网络在处理复杂的视觉任务上展现出了强大的能力，成为深度学习领域的重要技术之一。