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卷积神经网络——本质上是在利用卷积做特征压缩,然后再全连接

原文:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 写得非常好,可以细读 全连接网络 VS 卷积网络 全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务,主要有以下几个方面的问题: 参数数量太多考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素,现在已经不能算大图了),输入层有1000*1000=100万节点。假设第一个隐藏层有100个节点(这个数量并不多),那么仅这一层就有(1000*1000+1)*100=1亿参数,这实在是太多了!我们看到图像只扩大一点,参数数量就会多很多,因此它的扩展性很差。 没有利用像素之间的位置信息对于图像识别任务来说,每个像素和其周围像素的联系是比较紧密的,和离得很远的像素的联系可能就很小了。如果一个神经元和上一层所有神经元相连,那么就相当于对于一个像素来说,把图像的所有像素都等同看待,这不符合前面的假设。当我们完成每个连接权重的学习之后,最终可能会发现,有大量的权重,它们的值都是很小的(也就是这些连接其实无关紧要)。努力学习大量并不重要的权重,这样的学习必将是非常低效的。 网络层数限制我们知道网络层数越多其表达能力...

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