选择卷积神经网络用于图像分类识别，相比于使用其他机器学习方法有什么优点

使用卷积神经网络进行图像分类识别相比于其他机器学习方法，有以下几个优点：

1. 具有良好的特征提取能力：卷积神经网络可以在不需要手动提取特征的情况下，自动从图像中提取出有用的特征。这是由于卷积神经网络中的卷积层和池化层能够有效地捕捉图像的空间结构特征，并抽象出更高层次的特征表示。

2. 具有较高的准确性：相对于其他机器学习方法，卷积神经网络在图像分类任务中具有更高的准确性。这是由于卷积神经网络可以处理复杂的非线性关系，能够更好地捕捉图像特征之间的相互关系。

3. 具有深度结构：卷积神经网络可以通过不断地叠加卷积层和池化层，构建出非常深的神经网络结构。这种深度结构能够使神经网络学习到更加复杂的特征表示，从而提高图像分类的准确性。

4. 具有较强的鲁棒性：卷积神经网络能够有效地处理图像的位置、光照、尺度等变化，具有很强的鲁棒性。这意味着卷积神经网络在实际应用中能够较好地应对各种现实情况，具有较强的实用性。