cnn卷积神经网络是提取图像特征吗

卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在卷积层中使用了卷积作，这个作可以捕捉到图像中的部特征而不受其位置的影响。什么是卷积？在卷积神经网络中，卷积作是指将一个可移动的小窗口(称为数据窗口，如下图绿色矩在卷积神经网络中，卷积的主要目的是从输入图像中提取特征。通过使用输入数据中的小方块来学习图像特征，卷积保留了像素间的空间关系。我们在这里不会

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卷积在数字图像处理中最重要的作用是进行特征提取。对原始图像，设计相应的核，进行卷积运算，得到特征图。卷积神经网络卷积神经网络是一类包含卷积CNN利用卷积作来捕捉图像中的特征，从而实现对图像的识别、分类等任务。卷积作与特征提取： 卷积作是CNN的核心。它通过将一个小的滤波器(也称为卷积核)在图像上滑动，将每个部区域与卷积核进行逐元素相乘，然后