卷积神经网络作为深度学习的一种经典而广泛应用的结构,克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题。卷积神经网络的局部连接、权值共享及下采样操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度,减少训练参数的数目,使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性,并具有强鲁棒性和容错能力,也易于训练和优化。文章介绍了卷积神经网络的训练方法,开源工具,及在图像分类领域中的一些应用,给出了卷积神经待解决的问题及展望。
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