Некоторые преимущества использования свёрточных слоёв в нейронных сетях:

• Инвариантность к сдвигу. 2 Сеть может распознавать объекты на изображении независимо от их местоположения. 2
• Общее использование параметров. 2 Один и тот же набор параметров применяется для всех частей входного изображения. 2 Такой подход позволяет сети быть более компактной и эффективной, поскольку она не должна запоминать отдельные параметры для каждой области изучаемого материала. 2
• Иерархические представления. 2 Они позволяют моделировать сложные структуры данных. 2 Верхние слои сети изучают более сложные характеристики, такие как части и формы объектов, а нижние слои — более простые элементы, например границы и текстуры. 2
• Удобное распараллеливание вычислений. 1 Это даёт возможность реализовать алгоритмы работы и обучения сети на графических процессорах. 1