卷积层和池化层提取出的特征输入到全连接层进行训练和学习由于大大减少了参数量丢弃了干扰特征使得训练成本和复杂度大大降低。 四、应用场景 在计算机视觉领域有广泛的应用以下是些的应用场景： 图像分类：可以将图像分为不同的类别如识别手写数字、识别动物、识别物体等。
目标检测：可以在图像中定位和识别多个目标。这在自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域 海外数据 有重要应用。 图像分割：可以用于图像分割即将图像中的每个像素分配到不同的类别。这在医学图像分析、自然语言处理等领域有广泛应用。
图像生成：可以用
于图像生成例如生成逼真的图像、图像风格转换、图像超分辨率等。 视频分析：可以用于视频分析例如动作识别、行为识别、视频内容理解等。 医学图像分析：可以用于医学图像分析例如病理图像识别、肺部结节检测、疾病预测等。
五、优缺点 的优点： 局部感知性：通过卷积操作可以捕捉输入数据的局部空间关系能够有 应对不断变化的销售世界 效地提取图像、语音等数据中的局部特征。 参数共享：中的卷积核在整个输入数据上共享参数这样可以大大减少网络的参数数量降低过拟合的风险并提高模型的训练效率。
平移不变性：具有平移不变性即对
输入数据的平移操作不会改变网络的输出。这使得在处理图像等数据时具有定的息还 在短信中 有效的鲁棒性。 多层次的特征学习：通过堆叠多个卷积层和池化层可以逐层地学习更加抽象和高级的特征表示从而提高模型的表达能力。
并行计算：中的卷积操作可以并行计算适合在等硬件上进行高效的计算加速模型的训练和推理过程。 的缺点： 数据需求量大：通常需要大量的标注数据来训练模型特别是在复杂任务和大规模数据集上需要更多的数据来获得良好的性能。