cnn卷积神经网络能预测吗

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像、视频等数据，它通过卷积层提取特征，池化层减少计算量并保持重要信息，全连接层用于分类或回归任务。在很多场景下，CNN可以用来做预测，例如图像分类（如识别猫狗）、物体检测、图像分割、甚至一些序列数据如时间序列预测中的时间步长关联。

对于预测任务，比如天气预测、股票价格预测等，虽然直接用CNN不太常见，但结合循环神经网络（RNN）或者其他适合序列数据的模型，也可以构建混合模型来进行。CNN可以作为特征提取部分，提取输入数据的局部特征，然后将这些特征传递给其他预测模型进行后续分析。