CNN之所以能夠識別出海量的不同人臉，主要是因?yàn)槠渚矸e和池化操作能夠有效地提取圖像特征，并且具有對平移、旋轉(zhuǎn)和縮放等圖像變化的不變性。

具體來說，CNN可以通過一系列卷積和池化操作提取出圖像中的特征，例如邊緣、紋理、形狀等。在人臉識別任務(wù)中，CNN可以學(xué)習(xí)到不同人臉的共性特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴等位置和形狀，從而區(qū)分不同人臉。此外，CNN還可以學(xué)習(xí)到人臉的表情、姿態(tài)等細(xì)節(jié)信息，進(jìn)一步提高了人臉識別的準(zhǔn)確率。

另外，CNN還可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型的魯棒性和泛化能力，從而更好地適應(yīng)各種人臉圖像的變化和干擾。

綜上所述，CNN具有強(qiáng)大的特征提取能力和對圖像變化的不變性，因此可以識別出海量的不同人臉。