使用卷积神经网络对花卉分类的好处和作用

使用卷积神经网络对花卉分类的好处和作用主要有以下几点：

1. 卷积神经网络能够自动学习特征，不需要手动提取花卉的特征。这样可以大大降低花卉分类的难度和复杂度。

2. 卷积神经网络能够处理图片数据，而花卉分类需要使用图片数据作为输入。卷积神经网络对于图片数据有天然的优势，能够识别出图片中的纹理、颜色等特征。

3. 卷积神经网络能够处理大规模数据，这对于花卉分类来说非常重要。花卉的种类非常多，有很多相似的种类，需要大规模的数据进行训练和分类。

4. 卷积神经网络能够进行迁移学习，这对于花卉分类来说也非常有用。有些花卉的种类很少，难以进行深度的训练，但是可以通过迁移学习利用已有的模型进行分类。

综上所述，使用卷积神经网络进行花卉分类具有很多优势和作用，可以提高分类的准确度和效率。