申論題

卷積神經網路（CNN）在圖像識別領域相較於傳統機器學習方法能夠提供更高的正確率，主要原因在於以下幾點：

特徵學習能力：CNN能夠自動學習和提取圖像的特徵，而不需要人工設計或選擇特徵。這與傳統機器學習方法不同，後者通常依賴於專家知識來手動提取特徵。自動特徵學習使得CNN能夠捕捉到更複雜和抽象的圖像特徵，這些特徵對於識別圖像中的模式非常關鍵。

層次結構：CNN通過其多層結構能夠學習從低級到高級的特徵。在初級層，它們可能識別邊緣和顏色；在更高的層次，網絡識別更複雜的模式，如物體的部分和整體結構。這種層次化的特徵表示更適合於複雜的圖像識別任務。

空間不變性：由於卷積和池化操作，CNN對圖像的小位移和變形具有一定的不變性。這意味著即使圖像稍微平移或變形，網絡仍能有效地識別圖像中的物體。

權重共享：在卷積層中，權重共享減少了模型的參數數量，這不僅提高了計算效率，還有助於減少過擬合，使模型在新的、未見過的數據上表現更好。

端到端學習：CNN能夠從原始像素直接學習到最終的輸出（如分類標籤），而無需複雜的預處理或特徵提取步驟。這減少了圖像處理流程中可能引入的錯誤和失真。

大數據和計算能力：隨著大數據的興起和計算能力的提高，CNN得以在大規模的圖像數據集上進行訓練，學習到更加豐富和泛化的特徵表示。

由於這些原因，CNN在圖像識別和相關領域中遠超傳統機器學習方法，成為當前最先進的技術之一。