<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">CNNs</hi> sind eine Klasse tiefer neuronaler Netze, die inspiriert von biologischen visuellen Systemen entwickelt wurden, um ingenieurwissenschaftliche Probleme wie z.B. Handschrifterkennung zu lösen (LeCun et al. 1989). Durch nur lokale Konnektivität sind CNNs deutlich sparsamer und effizienter als klassische „ <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">fully connected</hi>“ neuronale Netze. CNNs lassen sich beschreiben als eine hierarchische Anordnung computationaler Einheiten, die visuelle Information in einem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Feedforward</hi>-Prozess verarbeiten. Jede Schicht der Hierarchie lässt sich interpretieren als eine Menge von Filtern, die bestimmte Merkmale des Eingabebildes extrahieren. Die Filterkoeffizienten werden durch Anpassung an die Daten gelernt. Die Ausgabe einer Schicht besteht aus einer Menge sogenannter Merkmalskarten, welche unterschiedlich gefilterte Versionen des Eingabebildes sind. Filter auf höheren Schichten erhalten als Eingabe im Wesentlichen eine gewichtete Rekombination der Merkmalskarten niedrigerer Schichten. In den unteren Schichten sind die Repräsentationen relativ einfach und entdecken beispielsweise Kanten oder Farben. Repräsentationen mittlerer Schichten können z.B. texturartig sein, während höhere Schichten deutlich komplexer sind und z.B. Objektteile repräsentieren können. Die unterschiedlichen Repräsentationsebenen weisen eine starke Ähnlichkeit mit der hierarchischen Verarbeitung im für Objekterkennung zuständigen ventralen Pfad des menschlichen visuellen Systems auf (Yamins and DiCarlo 2016), weshalb CNNs auch aussichtsreiche Kandidaten für die nähere und quantitativ fundierte Untersuchung ungelöster Probleme der sogenannten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Mid-Level Vision</hi> sind. Auch in diesem Bereich dominierten bis vor kurzem qualitative Beschreibungen wie z.B. gestaltpsychologische Ansätze.