卷积神经网络可以来干嘛

卷积操作：
卷积核是一个小型的、可训练的内核，在输入数据上滑动。
卷积核与输入像素进行点积，产生一个称为特征图的新数据。
卷积操作提取输入中的局部特征。
池化操作：
池化是对特征图进行子采样的操作。
池化层减少特征图的大小，同时保留重要信息。
池化操作提高了网络的平移不变性。
非线性激活函数：
非线性激活函数（例如 ReLU 或 sigmoid）应用于卷积和池化层输出。
激活函数引入非线性，使网络能够学习复杂模式。
全连接层：
在卷积和池化层之后，添加全连接层。
全连接层将特征图平展为向量，并对其进行分类或回归分析。
CNN 的应用：
图像识别：CNN 可用于识别图像中的物体、人物或场景。
目标检测：CNN 可用于检测和定位图像中的特定物体。
自然语言处理：CNN 可用于处理文本数据，执行诸如情感分析和机器翻译等任务。
医疗图像分析：CNN 可用于诊断疾病、分割解剖结构和生成合成图像。
自动驾驶：CNN 可用于从传感器数据中检测物体和道路特征，以实现自动驾驶。
优点：
局部连接：CNN 仅连接到输入数据中的局部区域，这减少了计算成本。
共享权重：CNN 的卷积核在整个输入图像上共享权重，这减少了参数数量。
平移不变性：CNN 具有平移不变性，这意味着它可以即使移动或旋转物体也能识别物体。
局限性：
计算密集型：CNN 的训练需要大量的数据和计算资源。
过度拟合：CNN 模型可能容易出现过度拟合，需要正则化技术来缓解。
缺乏解释性：CNN 的内部工作原理可能难以解释，这使得调试和理解困难。