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基于SDSOC的卷积神经网络算法高效实现与优化研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，深度学习技术取得了飞速发展，其中卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在众多领域展现出了卓越的性能。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件的有机结合，能够自动学习数据中的复杂特征，从而实现对图像、语音、文本等多种数据类型的高效处理。
在图像识别领域，CNN已成为主流技术，广泛应用于人脸识别、物体检测、图像分类等任务。例如，在安防监控中，CNN可以准确识别监控画面中的人物身份和行为，及
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