卷积神经网络结构有什么

优点和缺点？

卷积神经网络结构的优点包括：

1. 对于图像等具有局部结构的数据，具有强大的特征提取能力；

2. 参数共享的设计使得网络训练的时间和空间复杂度较小；

3. 可以通过多层卷积结构的堆叠实现更加复杂的特征提取和分类。

缺点包括：

1. 对于全连接层之前的卷积层，需要指定卷积核大小和数量，选择不当可能会导致过拟合或欠拟合；

2. 对于某些形状的图像，可能需要较大的卷积核才能实现有效的特征提取；

3. 对于训练数据中的噪声和扰动敏感度较高，需要进行数据增强等技术加强模型的鲁棒性。