卷积神经网络三大特点 卷积神经网络用来做什么

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中的一种前馈人工神经网络，主要用于图像识别、语音识别等方面。它最早是由Yann LeCun等人在1989年提出的，近些年在图像分类、物体检测、语义分割等领域取得了很大的成功。

1.卷积神经网络三大特点

卷积神经网络具有以下三个重要特点：

1. 局部连接：相邻层中神经元之间的连接是局部的，这样可以有效地减少整个网络的参数数量。
2. 权值共享：卷积神经网络中每一个卷积核都可以被用于处理整张输入图片中所有的位置。
3. 池化操作：在每个卷积层之后加入池化层，可以对数据进行下采样，进而降低数据量和计算复杂度。

2.卷积神经网络用来做什么

卷积神经网络具有很好的局部特征提取能力，可以在图像、语音等领域实现很多应用。以下是一些常见的应用场景：

1. 图像分类：利用卷积神经网络对图像进行识别和分类。
2. 目标检测：通过卷积神经网络来定位和识别输入图像中包含的目标物体。
3. 语音识别：通过卷积神经网络分析语音信号以识别出其对应的文本内容。
4. 图像风格转换：利用卷积神经网络的特征提取能力将一张图片的风格与另一张混合，实现图像风格转化。