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卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格数据设计的深度学习模型，通过卷积层、池化层和全连接层提取空间特征。经典结构包括LeNet-5、AlexNet和ResNet，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。其核心优势在于局部感受野和权值共享机制，配合数据增强、批量归一化等技巧可提升性能。PyTorch等框架提供了便捷的实现方式，使CNN成为计算机视觉领域的核心方法。