Convolutional Neural Networks sind eine besondere Klasse künstlicher neuronaler Netze, die sich durch eine 2D-Anordnung der Neuronen, innerhalb einer Schicht geteilte Gewichte und lokale Konnektivität auszeichnen. Sie eignen sich insbesondere für die Analyse von Bildmaterial. Die Netze sind typischerweise auf einer großen Anzahl von Fotos in Objektklassifikationsaufgaben trainiert worden, dabei bilden sich auf verschiedenen Ebenen der CNNs Repräsentationen aus, die denen im menschlichen visuellen System ähnlich sind. Neuronen auf niedrigen Ebenen des Netzwerks haben oft eine Filterantwort, die relativ einfache Merkmale kodiert, vergleichbar z.B. mit Kantendetektoren im frühen visuellen Kortex, während Neuronen auf höheren Ebenen recht komplexe Merkmale kodieren können, z.B. Texturen oder Teile von Gesichtern. Da diese Merkmale relativ generisch sind, ist zu erwarten, dass Transfer auf neuartiges Material gelingt. Es sind heute einige derart vortrainierte Netzwerke verfügbar, die sich mit relativ wenig Aufwand an neues Material anpassen lassen. Der Vergleich der Gewichte für verschiedene Materialtypen erlaubt dann auch Rückschlüsse über deren Unterschiede.