Un réseau convolutif (CNN) empile des couches de convolution, d'activation et de sous-échantillonnage (pooling) pour extraire des caractéristiques de plus en plus abstraites d'images, des contours aux objets, avant une couche de classification. Il exploite la structure spatiale des données et utilise bien moins de paramètres qu'un MLP sur images.