卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，其在图像和音频识别等手写体识别任务上具有很好的效率。
卷积神经网络是受到生物视觉机制启发而发明的。通过卷积和池化操作，卷积神经网络可以自动提取出图像中的特征。相较于传统的神经网络，在处理图像和语音等大型数据方面表现更加出色。卷积神经网络已广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别和自然语言处理等领域。
近年来，深度学习技术的快速发展推动了卷积神经网络的广泛应用。针对不同领域的实际问题，人们对卷积神经网络进行了不断优化和改进，形成了许多变种模型。例如，Inception模型可以更好地处理多尺度输入，ResNet模型克服了深度网络训练中的梯度消失问题。这些模型的出现，不仅加速了算法的收敛速度，降低了算法的运行时间，还提高了模型的准确率。
