Il vantaggio principale dell'utilizzo di una rete neurale convoluzionale (CNN) rispetto ad altri tipi di reti neurali è la sua capacità di acquisire modelli nei dati, come immagini o scene video, che possono essere molto difficili per una normale rete neurale. Utilizzando strati convoluzionali, che estraggono caratteristiche dai dati di input, una CNN può ottenere una maggiore precisione in determinate attività come il riconoscimento di immagini o video o il rilevamento di oggetti. Inoltre, le CNN sono in grado di catturare le relazioni spaziali nei dati, così come le relazioni temporali nelle sequenze video, il che ne aumenta ulteriormente la precisione. Inoltre, le CNN sono molto più efficienti dal punto di vista computazionale rispetto alle loro controparti, poiché utilizzano meno parametri e richiedono meno tempo di addestramento.
Spiegare i vantaggi dell'utilizzo di una rete neurale convoluzionale (CNN).