CNN的预测工作来自测试集，而不是自己的图像

CNN（Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和图像分类任务。它是一种前馈神经网络，通过多层卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。

在CNN的预测工作中，通常会使用测试集来评估模型的性能和准确度。测试集是一个独立于训练集和验证集的数据集，用于模型在真实场景中的泛化能力测试。通过将测试集中的图像输入到训练好的CNN模型中，可以得到模型对图像的预测结果。

与测试集相对应的是训练集和验证集。训练集用于训练CNN模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和参数，使其能够更好地拟合训练数据。验证集用于调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，以避免过拟合。

CNN的预测工作可以应用于许多领域，包括但不限于以下几个方面：

1. 图像分类：通过CNN模型对图像进行分类，如识别动物、车辆、人脸等。
2. 目标检测：通过CNN模型在图像中定位和识别多个目标，如人脸检测、物体检测等。
3. 图像分割：通过CNN模型将图像分割成不同的区域，如语义分割、实例分割等。
4. 图像生成：通过CNN模型生成新的图像，如图像风格转换、图像超分辨率等。

腾讯云提供了一系列与CNN相关的产品和服务，包括但不限于：

1. 腾讯云AI智能图像：提供图像识别、图像分析、图像处理等功能，支持自定义模型和预置模型，适用于各种图像场景。 链接：https://cloud.tencent.com/product/aiimage
2. 腾讯云AI智能视频：提供视频内容分析、视频审核、视频剪辑等功能，支持自定义模型和预置模型，适用于视频处理和分析需求。 链接：https://cloud.tencent.com/product/aivideo
3. 腾讯云AI智能语音：提供语音识别、语音合成、语音评测等功能，支持多种语言和场景，适用于语音处理和语音交互应用。 链接：https://cloud.tencent.com/product/aispeech

请注意，以上仅为腾讯云提供的部分与CNN相关的产品和服务，更多详细信息和其他产品可在腾讯云官网进行查阅。