卷积神经网络（CNN）模型在图像识别中表现优异的原因主要归结于其独特的结构和设计，这些特性使其能够高效地处理和识别图像中的复杂模式。首先，CNN引入了卷积层，这种层能够通过滑动窗口的方式在图像上应用滤波器，从而提取图像中的局部特征。这种局部感知的特性使得CNN能够捕捉到图像中的小规模模式，如边缘、角点等，这些特征对于图像识别至关重要。
其次，CNN采用了权值共享机制，这意味着同一个卷积核在图像的不同位置使用相同的权重。这种机制大大减少了模型的参数数量，从而降低了计算复杂度和过拟合的风险。权值共享还有助于模型学习到更通用的特征，因为这些特征在不同的位置和尺度上都具有一致性。
此外，CNN中的池化层（Pooling Layer）进一步增强了模型的表达能力。池化层通过降低特征图的空间维度，减少了计算量，同时提供了对微小位移和形变的鲁棒性。这种特性使得CNN在图像识别任务中表现出较高的泛化能力。
ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数在CNN中的应用也起到了重要作用。ReLU函数能够引入非线性，使得CNN能够学习到更复杂的特征。同时，ReLU函数计算简单，避免了梯度消失问题，从而提高了模型的训练效率。
最后，CNN的深度结构使得模型能够通过多层堆叠来构建更高级的特征表示。每一层都能够在前一层的基础上学习更复杂的特征，这种层次化的特征学习方式使得CNN能够捕捉到从简单到复杂的各种图像模式。
综上所述，卷积神经网络（CNN）模型在图像识别中表现优异的原因包括其卷积层提取局部特征的能力、权值共享机制降低计算复杂度、池化层提供位移和形变鲁棒性、ReLU激活函数引入非线性以及深度结构构建高级特征表示。这些特性共同使得CNN在图像识别任务中具有强大的表现能力。