Сверточная нейронная сеть (CNN) представляет собой архитектуру глубоких нейронных сетей, специально разработанную для обработки данных с сеточной структурой, в основном изображений. Она включает в себя последовательность сверточных слоев, которые выполняют свертку входных данных с обучаемыми фильтрами, и слоев подвыборки (пулинга), что позволяет уменьшать пространственные размеры данных. Также присутствуют полносвязные слои, отвечающие за финальную классификацию. CNN обучается распознавать иерархические признаки, начиная с низкоуровневых и заканчивая сложными семантическими концепциями.