Для классификации изображений наиболее эффективно применять сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Этот тип нейронных сетей специально разработан для работы с визуальными данными, такими как изображения.
Сверточные нейронные сети имеют специальные слои свертки, которые позволяют извлекать признаки из изображения. Эти признаки определяют форму, текстуру и структуру объектов на изображении. Затем следующие слои сети объединяют извлеченные признаки и принимают решение о классификации.
CNN эффективно справляются с задачами классификации изображений благодаря своей способности выделять различные уровни признаков на изображении, а также за счет использования понятия обучения на сверхбольших данных.
Этот тип нейронных сетей может также использоваться для других задач, связанных с обработкой изображений, таких как детектирование объектов, распознавание образов, сегментация изображений и даже генерация изображений.