在人工智能席卷全球的浪潮中，卷积神经网络（CNN）凭借其对图像数据的超强处理能力，成为计算机视觉领域的核心技术。它模拟人类视觉系统的工作机制，让机器得以 “看懂” 世界，从人脸识别到自动驾驶，CNN 的应用已渗透到生活的方方面面。
CNN 的核心魅力在于局部感知与参数共享。与传统神经网络将图像像素逐行展开的方式不同，CNN 通过卷积层中的滤波器（又称卷积核）对图像局部区域进行扫描。每个滤波器专注捕捉特定特征，如边缘、纹理或颜色块，就像人类视觉系统先识别局部细节再拼接整体。这种设计大幅减少了模型参数，避免了过拟合，同时保留了图像的空间关联性。