卷积神经网络简介及其在图像识别中的应用

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图像识别是指对整个图像进行类别级别的识别，它能够将图像分为不同的类别，如鸟、猫、汽车等。与图像识别不同的还有检测和分割，它们分别定位物体的位置和为图像中的每个像素打上标签。然而，图像识别面临着许多挑战，如类别间相似性、类内变异性、光照、尺度、视点/姿势以及背景/遮挡等因素。为了解决这些问题，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别领域。CNN通过卷积操作有效地捕捉图像中的局部特征，并通过池化操作减少参数数量，从而降低过拟合的风险。训练CNN的过程使用反向传播算法，通过计算损失函数的梯度来调整网络参数，以减少预测误差。相比于传统的多层感知机（MLP），CNN具有通用近似能力、特征嵌入能力和可并行化的优点，但也存在参数数量巨大的缺点。总之，卷积神经网络在图像识别中具有重要的应用价值。
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