卷积神经网络在输入上滑动应用学习到的小型滤波器，以检测局部模式——边缘、纹理、形状——并在更深的层中逐步组合成复杂特征。LeCun 等人（1998）为文档识别奠定了现代 CNN 的基础；Krizhevsky 等人（2012）的 CNN（AlexNet）以巨大优势赢得 ImageNet 竞赛，由此点燃了深度学习时代。
CNN 依然是计算机视觉的核心，在多模态系统中也常与 Transformer 结合使用。
LLM 架构基础概念
2026 年更新
CNN（卷积神经网络）
定义
一种利用学习到的滤波器检测空间模式的神经网络架构，是现代计算机视觉的基础。
参考文献
本定义所依据的一手文献、同行评审文献和存档资料。
Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)
词典与百科条目
- Wikipedia — Convolutional neural network
- IBM — Think / Topics — What are convolutional neural networks?
引用本条目
MultipleChat.《CNN（卷积神经网络）》. MultipleChat AI 与 LLM 术语表，2026. https://multiple.chat/ai-glossary/cnn