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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）作为深度学习领域的核心算法，因其在图像识别、分割及异常检测等任务中的卓越表现而备受关注。CNNs通过卷积运算对输入数据进行特征提取与降维，能够有效捕捉空间层次结构，是计算机视觉领域的核心技术之一。在现代人工智能应用中，CNNs被广泛用于医疗影像诊断、自动驾驶、工业质检等场景，其高效性和可解释性成为其重要优势。

在实际应用中，CNNs的核心优势主要体现在特征学习能力和模型泛化能力方面。例如，在医疗影像分析中，CNN通过多层卷积模块逐步提取图像中的空间层次，使得医生能够准确识别肿瘤等病变区域。在自动驾驶领域，CNNs能够高效处理复杂环境下的图像数据，提升道路感知与决策的准确性。此外，CNNs在图像压缩和视频特征提取等任务中也展现出良好效果，推动了图像处理技术的智能化发展。

然而，CNNs的局限性也需要被充分认识。一方面，其对数据的依赖性和计算开销可能导致模型训练成本上升；另一方面，传统CNNs的参数量较大，难以在大规模数据集上实现高效训练。随着模型结构的优化和数据增强技术的发展，CNNs在保持性能的同时也逐渐向更高效的架构进化。未来，CNNs在跨模态学习、多尺度特征融合等方面的应用前景广阔，为人工智能技术的发展提供了新的可能性。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。