卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种特别擅长处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习模型。下面是一个非常通俗的理解方式：

想象你有一张照片，你想要教会一台电脑识别这张照片里是否有猫。卷积神经网络就像是一个精密的图像侦探，它使用一系列特制的“侦探眼镜”（卷积核或滤波器）来扫描这张照片。

1. 侦探眼镜（卷积核）：这些“侦探眼镜”实际上是一些小矩阵，它们能捕捉特定的图像特征，比如边缘、线条、纹理等。每个“眼镜”专长不同，有的擅长找直边，有的擅长找曲线，有的则对某种纹理敏感。

2. 逐格扫描（卷积操作）：CNN戴上这些“眼镜”，在图片上逐行逐列地移动，每次覆盖一小块区域，和这一区域的像素做数学运算（通常是点乘然后求和），得到一个新数值。这个过程就像用放大镜仔细检查每个细节，但只关注局部特征。

3. 特征地图（Feature Map）：每次扫描后产生的数值会组成一个新的图像，这被称为特征地图。特征地图显示了原始图像中哪些区域与“侦探眼镜”寻找的特征匹配。多次扫描后，你会得到多层特征地图，每层代表不同级别的特征抽象。

4. 池化（Pooling）：为了减少计算量并保持重要特征，CNN还会进行池化操作，也就是对特征地图的每个小区域取最大值、平均值或其他统计量，这样可以降低图像的空间尺寸，但保留重要的信息。

5. 多层次理解：随着网络深入，卷积层和池化层不断重复，每层都在前一层的基础上提取更复杂的特征。最初的几层可能识别边缘和颜色，后面的层则可能识别眼睛、鼻子等更复杂的图案，直到最后能够辨认整个猫的形状。

6. 全连接层与输出：在卷积和池化层之后，一般会有几个全连接层，它们将前面学到的所有特征综合起来，进行最终的分类或回归预测。比如，判断这幅图是否为猫。

总的来说，卷积神经网络通过学习从简单到复杂的图像特征，层层深入地理解图像内容，最终完成图像分类、物体识别等任务。它的设计灵感来源于生物视觉系统，能够在大数据集上高效地学习，并且由于参数共享和稀疏连接，所需的计算资源相对较少。