Свёрточные нейронные сети (CNN) эффективны для работы с изображениями благодаря нескольким особенностям:

• Локальное восприятие. 3 CNN способны выявлять локальные признаки на изображении, такие как края, текстуры или углы. 3 Это достигается за счёт использования свёрточных слоёв, где каждый нейрон связан только с небольшой областью входного изображения. 3
• Инвариантность к перемещению. 3 CNN способны распознавать объекты независимо от их положения на изображении. 13 Они могут обнаруживать один и тот же объект, даже если он перемещается, масштабируется или искажается по-разному на разных изображениях. 3
• Эффективное совместное использование параметров. 1 В отличие от традиционных нейронных сетей, которым может потребоваться отдельный набор параметров для разных областей изображения, CNN используют одни и те же веса для обработки разных частей изображения. 13 Это уменьшает общее количество параметров сети, что способствует более быстрому обучению и уменьшению риска переобучения. 3
• Устойчивость к незначительным изменениям. 1 CNN способны стабильно работать в различных средах, демонстрируя устойчивость к незначительным изменениям входных данных, таким как изменения освещения, цвета или даже ориентации объекта. 1

Эти особенности делают CNN особенно практичными в задачах, связанных с распознаванием образов, обработкой изображений и видеоанализом. 3