九、卷积神经网络

卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）是一种专门为机器视觉领域设计的深度神经网络，最常用于图像分析，如图像识别和分类。它使用核或滤波器对图像进行卷积，从而得到对微分图像有用的特征。CNN通过一组可学习的过滤器（卷积核）来建立一个池化层，在保留目标图像特征的同时可以有效地降低图像数据的维度。卷积核作为预处理程序使图像扁平化，去除或降低它的维度，然后机器视觉模型通过处理、分析部分或全部的数字图像，并将其分类到已知的类别中。(https://www.daowen.com)