Свёрточные нейросети получили своё название из-за того, что они используют операцию свёртки для извлечения признаков из входных данных. В процессе обучения свёрточная нейросеть применяет фильтры (ядра) к различным участкам входных данных, чтобы выделить важные характеристики, такие как грани, углы, текстуры и т.д. Таким образом, свёрточные нейросети способны автоматически изучать и идентифицировать важные признаки в изображениях, что делает их очень эффективными для задач компьютерного зрения.