CNN模型的結構和參數對其分類能力的影響

卷積神經網絡(CNN)是壹種廣泛使用的深度神經網絡模型。它在人工神經網絡的基礎上引入了卷積運算和采樣運算，大大提高了提取信號特征的能力。

與傳統的神經網絡相比，CNN大大降低了模型的參數，網絡結構更加簡單。CNN可以看作是壹種特殊的深度神經網絡，其最大的特點是在輸入輸出層之間的隱層中增加了卷積層和池層。這減少了層與層之間神經元的互連，降低了計算參數的數量級，使得CNN比傳統的神經網絡更適合圖像分類任務。