卷积神经网络和反向传播网络相比，具有哪些优势

卷积神经网络相对于反向传播神经网络的优势在于：

1. 参数共享：卷积神经网络在处理图像等一些特征矩阵时，权值参数可以共享，减少了参数的数量，也可以减小过拟合的风险。

2. 局部连接：卷积层中的每个神经元只与输入神经元的一小部分连接，这样可以减少计算量。

3. 可以处理较大的输入数据：卷积神经网络可以处理较大的输入数据，如图像，因为卷积层可以共享参数并减小模型大小，从而减少计算量。

4. 适合处理空间结构信息：卷积神经网络在处理图像等有空间结构信息的数据时表现更为优异，比如图像的边缘、纹理等信息，这些信息在卷积操作中可以得到很好的表达。

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