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卷积神经网络有很多优点,其中一些是:
可以自动学习图像中的特征,比手动设计的特征更加精确和强大。
在处理大型图像数据集时,卷积神经网络能够获得更好的精度和效率。
卷积神经网络在处理图像中的平移不变性时非常有效,这使得它们在处理视觉问题时特别有用。
但是,卷积神经网络也有一些缺点,其中一些是:
卷积神经网络的训练速度很慢,因为它们需要处理大量的数据。
卷积神经网络需要大量的计算资源,这使得它们难以在设备上使用。
卷积神经网络有时会过拟合,这意味着它们在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳。