贝叶斯优化是一种基于概率模型的黑箱优化方法，它通过不断地探索参数空间并基于观测结果来更新参数的先验概率分布，从而找到最优的参数组合。然而，对于卷积神经网络，贝叶斯优化可能不起作用的原因如下：

1. 参数空间的高维度：卷积神经网络通常具有大量的参数，导致参数空间的维度非常高。在高维空间中搜索最优参数组合变得非常困难，贝叶斯优化可能无法有效地对参数空间进行探索。

2. 计算资源的限制：贝叶斯优化需要进行大量的模型训练和评估，这对计算资源要求较高。对于大型的卷积神经网络，训练和评估每个参数组合都可能需要很长时间，限制了贝叶斯优化的实际可行性。

3. 参数更新的难度：贝叶斯优化通过观测结果来更新参数的先验概率分布。然而，在卷积神经网络中，参数更新通常采用梯度下降等基于反向传播的方法，而非简单的更新先验概率分布。这使得将贝叶斯优化与卷积神经网络结合变得困难。

尽管贝叶斯优化在卷积神经网络中的应用存在一些困难，但仍然可以通过一些方法来解决这些问题。例如，可以使用更高效的贝叶斯优化算法，如基于高斯过程的贝叶斯优化，来减少参数搜索的计算复杂度。此外，可以使用近似方法来简化参数更新过程，例如使用梯度信息来更新参数的先验概率分布。

以下是一个使用贝叶斯优化进行超参数优化的示例代码：

from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from skopt.space import Real, Categorical, Integer

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义参数空间
param_space = {
    'classifier__C': Real(1e-6, 1e+6, prior='log-uniform'),
    'classifier__kernel': Categorical(['linear', 'poly', 'rbf']),
    'classifier__degree': Integer(1, 5),
    'classifier__gamma': Real(1e-6, 1e+1, prior='log-uniform'),
}

# 定义模型和优化器
model = Pipeline([
    ('classifier', SVC())
])
opt = BayesSearchCV(model, param_space, n_iter=50)

# 运行贝叶斯优化
opt.fit(X, y)

# 输出最优参数组合
print("Best score: %0.3f" % opt.best_score_)
print("Best parameters: ", opt.best_params_)

以上代码使用scikit-optimize库中的BayesSearchCV类，通过贝叶斯优化来搜索SVM模型的超参数。在这个示例中，贝叶斯优化会自动探索并更新参数的先验概率分布，最终找到最优的超参数组合。请注意，这只是一个示例，实际中可能需要根据具体问题进行适当的调整和修改。