在图像识别任务中，什么是卷积神经网络？它是如何在图像处理中发挥作用的？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，通常用于图像识别、计算机视觉等任务。CNN 的主要特点是利用卷积操作提取图像的特征，并通过池化操作减少特征数量和计算量，最终将特征映射到输出层进行分类或回归等任务。

在图像处理中，CNN 的卷积层可以通过一系列的滤波器（卷积核）来提取图像中的特征，例如边缘、纹理、形状等。这些特征提取的过程可以通过反向传播算法进行优化，以使得网络能够更加准确地识别图像。此外，CNN 中的池化层可以在保留重要特征的同时，减少特征数量和计算量，从而提高网络的效率和鲁棒性。

综上所述，卷积神经网络在图像处理中发挥了重要作用，能够有效地提取图像的特征并进行分类、识别等任务。