卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。它模拟人类视觉系统的工作原理，通过学习和提取图像中的特征来识别不同对象。现在让我们以最通俗的方式来解释卷积神经网络是如何工作的。

首先，想象你在看一张图片，比如一张猫的照片。卷积神经网络就像是一位专门负责识别图片中各个部分的专家。它的工作方式类似于我们人类的视觉系统，先从简单的特征开始，逐渐提取更加复杂的特征来识别图片中的内容。

在卷积神经网络中，有三个主要的部分：卷积层、池化层和全连接层。卷积层负责提取图片中的特征，类似于我们人类眼睛的觉得。池化层则用来减小提取到的特征的大小，从而降低计算复杂度。全连接层则将提取到的特征进行组合，最终输出识别结果。

举个例子来说明卷积神经网络的工作过程：假设我们要识别一张图片中的猫。卷积神经网络会先通过卷积层识别图片中的边缘、颜色等基本特征，然后通过池化层缩小特征的规模，最后通过全连接层将这些特征组合起来，最终输出“猫”的识别结果。

总的来说，卷积神经网络通过层层提取特征的方式，实现了对复杂图像的高效识别和分类。它的工作原理类似于我们人类的视觉系统，但是更加高效和准确。希望通过这篇通俗的讲解，你对卷积神经网络有了更深入的理解。