在商汤科技的图像识别业务中，若要对不同清晰度的图像进行快速分类，你会选择哪种基础算法，为什么？

答题要点

推荐答题框架：采用总分的结构，先点明选择的算法，再阐述选择该算法的原因。关键要点如下：1. 算法名称：明确指出选择的算法，如卷积神经网络（CNN）。2. 算法优势：说明该算法在处理图像分类任务时的通用优势，如能够自动提取图像特征。3. 适应不同清晰度：解释该算法如何适应不同清晰度的图像，例如其具有一定的鲁棒性。4. 速度考量：提及该算法在速度上的特点，适合快速分类任务。示例话术：我会选择卷积神经网络（CNN）。CNN是图像分类领域的经典算法，它可以自动学习图像中的特征，无需手动提取。对于不同清晰度的图像，CNN具有一定的鲁棒性，能够在一定程度上忽略清晰度的差异进行分类。而且，经过优化的CNN模型在计算速度上有较好的表现，能够满足快速分类的需求。