解释CNN在计算机视觉中的目的.
卷积神经网络 (CNN) 是一种常用于计算机视觉任务的神经网络架构,如图像识别和分类.CNN的主要目的是处理和分析图像数据,以提取有意义的信息和辨别模式.CNN旨在采用输入图像并应用一系列卷积和组合层来减少图像的空间维度,同时增加深度 (频道数量).这允许网络学习图像的等级特征,从边缘和角落等低级特征到图像内的物体的形状和背景等高级特征.CNN应用一系列子,这些子被用于识别图像的特定特征.随着连续的数据层的训练,这些子提供了更多专业的,让他们能够通过计算机系统的分析和分析,通过网络系统来有效地识别和分析图像的最终内容.这些子通常能够通过计算机系统的识别和分析,从而产生更强大的信息,从而使其能够通过网络中完成图像的最终构成和识别.