卷积神经网络 (CNN) 之所以重要，需要学习，是因为它们解决了机器学习中的一个关键问题：高效处理网格结构数据，如图像、视频或音频。传统的神经网络在处理高维数据时会遇到困难，因为它们将每个输入（例如，单个像素）视为独立的，从而导致参数爆炸和计算效率低下。 CNN 通过使用卷积层来解决这个问题，这些卷积层将过滤器应用于输入的局部区域。这些过滤器检测空间模式（如边缘或纹理），并在整个输入中重用权重，从而大大减少参数数量，同时保留空间关系。这种设计使 CNN 在计算上可行，并且对于局部模式很重要的任务（例如图像识别）非常有效。
CNN 在实际应用中表现出色，因为它们可以自动学习分层特征。例如，在图像分类中，早期层可能检测简单的边缘，中间层识别形状，更深层识别复杂的对象（如面部或动物）。这种层次结构是 ResNet 或 EfficientNet 等架构在 ImageNet 等基准测试中取得最先进结果的原因。除了标准图像任务之外，CNN 还用于医学成像（例如，检测 MRI 扫描中的肿瘤）、自动驾驶汽车（识别行人），甚至自然语言处理（使用 1D 卷积的文本分类）。它们的通用性源于它们适应数据中的空间或时间依赖性的能力，而更简单的模型无法有效地捕获这些依赖性。
对于开发人员来说，学习 CNN 具有实际优势。 TensorFlow 和 PyTorch 等框架提供内置的 CNN 层（例如，Conv2D），简化了实现。预训练模型（例如，VGG16、MobileNet）可用于迁移学习，使开发人员能够在较小的数据集上微调现有模型，而不是从头开始训练。 CNN 还优化了资源使用：最大池化等技术减少了空间维度，参数共享最大限度地减少了内存需求。虽然大型模型的计算成本等挑战依然存在，但数据增强（例如，旋转图像以扩展数据集）和利用 GPU 加速等策略可以缓解这些问题。 了解 CNN 使开发人员能够为与视觉相关的问题及其他问题构建高效、可扩展的解决方案。