🌟 Keras深度学习实战(9)——卷积神经网络的局限性 🧠
发布时间：2025-04-08 06:26:43来源：
卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的明星模型，在图像识别、分类等任务中表现卓越。然而，任何技术都有其适用范围和局限性。💪
首先，CNN对数据量要求较高。高质量的数据集是训练成功的关键，但现实中往往难以获取足够标注数据，这限制了模型泛化能力。其次，计算资源需求大。复杂的网络结构需要强大的硬件支持，这对普通用户来说可能是个挑战。此外，CNN虽然擅长处理像素级特征提取，但在理解抽象概念或跨模态任务上表现欠佳，比如自然语言处理（NLP）。📚
尽管如此，研究人员正不断探索改进方案，如迁移学习、轻量化模型设计等。未来，CNN与其它技术结合将带来更多可能性！🚀
深度学习 人工智能 卷积神经网络
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