CNN中的局部连接(Sparse Connectivity)和权值共享
局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示，左边是全连接，右边是局部连接。 对于一个1000 × 1000的输入图像而言，如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个，采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数，如此数目巨大的参数几乎难以训练；而采用 ...
原文：CNN初步认识（局部感知、权值共享）
CNN是深度学习在图像领域的一个应用。那么它相对于原来的神经网络方法有什么不同 为什么它适用于图像领域 原来：全连接神经网络 需要的参数过多，例如 的图像，则输入层有 个节点，若隐藏层也有 个节点，则输入层到隐藏层的参数有 个。 CNN：局部感知 权值共享 CNN用局部感知和权值共享大大减少了参数，同时还具备其它优点。它们与自然图像自身具有的特性：特征的局部性与重复性完美贴合。 局部感知： 是什 ...
2017-09-18 16:33 0 8914 推荐指数：
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