对传统卷积神经网络的理解

我理解传统卷积神经网络是一种深度学习算法，它使用卷积操作来处理输入数据。卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取特征，池化层用于缩小图像尺寸并减少参数数量，全连接层用于分类和预测。传统卷积神经网络在图像分类、物体检测、语音识别等领域取得了广泛的应用。