卷积神经网络CNN是一种广泛应用于图像、语音和文本识别等领域的神经网络模型。其主要基于卷积和池化两种特殊的操作方式来提取特征，通过多层次的神经元组合实现对复杂模式的自动学习和识别。本文将深入探讨CNN的工作机制、优缺点以及在模式识别方面的应用场景，并通过实例演示了如何搭建一个简单的CNN模型以实现手写数字图像的自动识别。读者可根据自身需求进行相应的参数调整和网络结构改进。