卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门设计用于处理具有网格结构数据（如图像或视频）的深度学习模型，其核心在于通过卷积层、池化层和全连接层的组合来高效提取和抽象特征。卷积层利用滑动滤波器在输入数据的局部区域上操作，捕获空间层次特征；池化层则通过下采样减少数据维度，增强模型的平移不变性；最后，全连接层将这些特征映射到输出任务，如分类或检测。CNN的独特机制如局部感受野和权重共享，显著降低了参数数量，提升了计算效率，使其在图像识别领域表现出卓越的性能。
在AI产品开发的实际落地中，CNN已成为计算机视觉应用的基石，广泛应用于人脸识别系统、自动驾驶中的实时物体检测、智能医疗影像诊断以及工业缺陷检测等场景。这些产品通过CNN的高精度和实时处理能力，实现了从实验室到市场的快速转化，推动了人工智能在消费电子、安防、医疗等行业的商业化进程，为产品经理提供了强大的技术支撑。
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