卷积神经网络用于图像识别的的优缺点

卷积神经网络在图像识别方面具有许多优点。

优点：

1. 卷积神经网络能够提取图像中的有用特征，并忽略无关的细节。

2. 卷积神经网络能够利用图像的平移不变性，即使图像中的目标位置发生变化，网络也能正确识别。

3. 卷积神经网络能够处理高分辨率的图像，并能从中提取有用的信息。

4. 卷积神经网络的计算速度较快，能够在短时间内处理大量的图像数据。

缺点：

1. 卷积神经网络需要大量的训练数据来进行训练，如果数据量不足，网络的性能会受到影响。

2. 卷积神经网络的训练过程相对复杂，需要调整许多超参数。

3. 卷积神经网络往往需要大量的计算资源，因此在训练过程中会比较耗时。