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卷积神经网络（是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，起来看看吧。 上文介绍了神经网络的基础概念，今天我们在神经网络的基础上，看看卷积神经网络（是如何完成图像识别任务的。


、图像识别的痛点问题 在出现之前，图像识别有两个大难题： 图像需要处理的数据量太大：图片是由像素构成的，每个像素又由颜色（、、三个数值构成，用的手机摄像头随便拍张照片，就是=.万个参数，计算量无疑是巨大的。


图片内容多变，导致准确率不高：如果对同物体做翻转、位置变 伊朗电报手机号码列表 换等处理，使物体以不同的姿态显示在图片中，虽然物体本身并没有太大变化，但却大大提升了图片识别的难度。


而可以有效的解决这两个问题，它不仅可以大幅减少参数数量，降低复杂度；还可以使用类似视觉处理的方式保留图像特征，即使图像翻转、移动，也可以进行有效的识别。


二、人类的视觉原理 要理解的原理，需要先了解人类的视觉原理。 人类判断物体的大致过程：眼睛看到物体（瞳孔摄入像素，然后发现物体的边缘和方向（初步处理，接着判断物体的形状（抽象、最后根据形状判定是什么物体（进步抽象。