隨著深度學習的迅速發展，卷積神經網路（CNN）在影像辨識中發揮著關鍵作用。CNN是一種特殊的神經網路架構，具有局部感知和共享權重的特點，使其在圖像處理中表現突出。
首先，CNN通過卷積層可以自動學習圖像的特徵。卷積操作可以有效提取局部特徵，並通過多層卷積層逐步擴展識別範疇。隨著網路深度的增加，CNN能夠學習到更高階的抽象特徵，從而實現更精確的圖像分類。
其次，CNN利用池化層降低模型複雜度。池化層可以將特徵圖的尺寸縮小，保留主要特徵，減少計算量和參數數量。這有助於提高模型的運算速度和泛化能力。
在研究中，我們探討了不同類型的CNN架構，包括VGG、ResNet、Inception等，並在多個公開數據集上進行了測試和比較。實驗結果顯示，基於CNN的影像辨識系統能夠在各類任務中取得優異的表現，為影像辨識技術的發展奠定了堅實基礎。
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