卷积神经网络需要的算法有

卷积神经网络需要的算法有：

1. 卷积算法：卷积神经网络中最重要的算法，用于从输入特征图中提取特征。

2. 池化算法：用于减少特征图的大小，减少计算量和参数数量，常用的池化算法有最大池化和平均池化。

3. 反卷积算法：用于将卷积输出还原成原始图像，常用于图像分割和图像生成等任务。

4. 批量归一化算法：用于加快收敛速度和提高模型的泛化能力，常用于深层卷积神经网络中。

5. 激活函数算法：用于引入非线性因素，增加模型的表达能力，常用的激活函数有ReLU、sigmoid和tanh等。

6. 损失函数算法：用于评估模型的性能和优化模型参数，常用的损失函数有交叉熵、均方误差和对比损失等。

7. 优化算法：用于更新模型参数，常用的优化算法有随机梯度下降、Adam和Adagrad等。