卷积神经网络有什么优点?

卷积神经网络的优点包括：

自动学习特征

卷积神经网络可以自动学习特征，无需手动设计特征提取器，大大降低了特征工程的难度和成本。

平移不变性和局部不变性

卷积神经网络具有良好的平移不变性和局部不变性，可以处理图像、视频、语音等信号数据，并且对输入数据的微小变化也能保持稳定性。

权值共享和局部连接

卷积神经网络中的权值共享和局部连接可以大大减少模型参数，提高模型泛化能力。

可扩展性

卷积神经网络可以通过增加网络深度和宽度来提高模型性能，适用于不同的任务和数据。

鲁棒性

卷积神经网络可以通过数据增强、批标准化等方法提高模型的鲁棒性，减少过拟合和欠拟合的风险。

高性能

卷积神经网络可以利用GPU等硬件加速技术，实现高效的训练和推断，适合大规模数据和计算的场景。