机构名称：
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专门的体系结构：CNN具有专门的体系结构，专门用于图像识别任务，非常适合识别电子组件。CNN中的卷积层允许从视觉输入中提取有效的特征。分层功能学习：CNNS自动学习层次特征，使它们能够在图像中捕获复杂的细节。这对于表现出各种视觉特征的电子组件至关重要，因为CNN可以识别复杂的模式和结构[2]。有效的模式识别：电子组件通常具有独特的视觉模式。cnns在识别和解释这些模式方面表现出色[9]，可确保在各种组成部分之间进行准确的识别。对各种形状和大小的适应性：CNN的卷积性质使它们能够处理电子组件形状和大小的变化。这种适应性对于适应组件可能采取的多种形式至关重要。
使用机器学习的电子组件分类
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