卷積神經網路（CNN）在布料特徵模型應用之探討

「特徵擷取」是「從原始數據中提取『對於解決特定任務有用』之特徵或屬性」的過程，在機器學習和深度學習中相當重要。卷積神經網路（Convolutional Neural Network, 以下簡稱CNN）則是常見的特徵擷取工具，其核心概念是模擬人類視覺系統對圖像的處理方式，常用於處理圖像和序列資料。

本文主要探討CNN在布料特徵提取的應用模式，包含如何透過卷積運算提取特徵，並利用池化技術（Pooli.....