簡述cnn優勢及cnn各個層做用

CNN優勢：網絡 CNN主要用來識別位移、縮放及其餘形式扭曲不變性的二維圖形。因爲CNN的特徵檢測層經過訓練數據進行學習，因此在使用CNN時，避免了顯示的特徵抽取，而隱式地從訓練數據中進行學習；再者因爲同一特徵映射面上的神經元權值相同，因此網絡能夠並行學習，這也是卷積網絡相對於神經元彼此相連網絡的一大優點。卷積神經網絡以其局部權值共享的特殊結構在語音識別和圖像處理方面有着獨特的優越性，其佈局更接近

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