Computer Vision · Kurz erklärt

Was ist Convolutional Neural Network (CNN)?

Auch: CNN · Faltungsnetz · ResNet

Kurzantwort

Convolutional Neural Network (CNN) Ein Convolutional Neural Network wertet Bilder aus, indem es kleine Filter über die Fläche schiebt und dabei örtliche Muster erkennt – zunächst Kanten, in tieferen Schichten ganze Formen. Weil dieselben Filter überall angewandt werden, braucht das Netz deutlich weniger Parameter als ein voll verbundenes. CNNs sind über Jahre der Standard für Bildaufgaben gewesen.

Kurz-Fakten

Bausteine: Faltungsschichten, Pooling, vollverbundene Schichten am Ende
Erkennt Muster unabhängig von ihrer Position im Bild
ResNet löste ab 2015 das Training sehr tiefer Netze
Vision Transformer haben CNNs bei großen Datenmengen teils abgelöst

Bedeutung in der Praxis

Für die Praxis in kleineren Projekten bleiben vortrainierte CNNs die erste Wahl: Sie brauchen weniger Daten als Vision Transformer und laufen auf gewöhnlicher Hardware.

Geprüft von

Alexander Müller

Inhaber von SEO NW in Bertingen. Arbeitet an der Schnittstelle von Suchmaschinenoptimierung und angewandter künstlicher Intelligenz: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation und die Frage, unter welchen Bedingungen ein Sprachmodell einen Inhalt übernimmt und der richtigen Quelle zuschreibt.

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Stand: 10.08.2026 · Redaktionell geprüft

Was ist Convolutional Neural Network (CNN)?

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Bedeutung in der Praxis

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