Deep learning－全連線層神經網路與卷積神經網路
全連線層神經網路與卷積神經網路
全連線層神經網路相比於卷積神經網路存在的問題：因為全連線，所以當相互連線的節點個數增加時，節點之間的邊個數會很多，而一條邊對應著一個引數，所以全連線層在神經網路節點個數多的時候會存在引數很多的情況。而對於神經網路引數過多帶來的影響有在計算上的，也有在模型的擬合程度的。當引數增加，模型容量增加，就容易出現過擬合的情況。所以卷積神經網路能很好地解決這個引數過多的問題。卷積神經網路從這幾個方面解決神經網路引數過多的問題：當前層的某個節點只與上一層中部分節點相連線、每一層的節點以三維的結構排列、卷積層中同一個卷積模版的引數是不會發生改變的、存在池化層，能對模型的尺寸進行壓縮...這裡對這種模型的壓縮有一個說法：提取高階資訊、提取更深層次的資訊。
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