神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），是现代图像识别系统的基石。这些网络通过分层识别模式来处理图像，从边缘和纹理开始，然后逐步处理复杂的形状和对象。CNN 通过专门设计用于特定任务的层来实现这一点：卷积层应用滤波器检测特征，池化层对数据进行下采样以减少计算量，全连接层根据提取的特征对图像进行分类。例如，在人脸识别系统中，早期层可能识别边缘和曲线，而更深的层将这些组合成人脸组件，如眼睛或鼻子。ReLU 等激活函数引入非线性，使网络能够学习数据中的复杂关系。
训练用于图像识别的神经网络涉及为其提供标注数据集（例如 ImageNet），并通过反向传播调整权重以最小化预测误差。交叉熵等损失函数量化预测标签与实际标签之间的差异，而随机梯度下降 (SGD) 等优化器更新权重以提高准确性。开发者通常使用预训练模型（例如 ResNet、VGG）并针对特定任务进行微调，从而节省时间和计算资源。例如，医学影像应用可以通过在 X 射线数据集上重新训练最后一层来调整预训练的 CNN 以检测肿瘤。Dropout 和数据增强（旋转、翻转图像）等技术可防止过拟合，确保模型对未见数据具有良好的泛化能力。
在实践中，图像识别系统应用于各种场景，从自动驾驶汽车（检测行人）到社交媒体（自动标记照片）。YOLO（You Only Look Once）等架构通过单次处理图像实现实时目标检测。开发者必须在模型复杂性和计算效率之间取得平衡——Inception-v4 等大型网络虽然精度更高，但进行推理需要 GPU/TPU。TensorFlow 和 PyTorch 等框架通过提供预构建的层和优化工具简化了实现过程。关键挑战包括处理不同的光照条件、遮挡和有限的标注数据。使用 GAN（生成对抗网络）生成合成数据或利用迁移学习等解决方案可以解决这些问题，使神经网络能够适应各种图像识别任务。