CNN中的局部連接(Sparse Connectivity)和權值共享
局部連接與權值共享 下圖是一個很經典的圖示，左邊是全連接，右邊是局部連接。 對於一個1000 × 1000的輸入圖像而言，如果下一個隱藏層的神經元數目為10^6個，采用全連接則有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12個權值參數，如此數目巨大的參數幾乎難以訓練；而采用 ...
原文：CNN初步認識（局部感知、權值共享）
CNN是深度學習在圖像領域的一個應用。那么它相對於原來的神經網絡方法有什么不同 為什么它適用於圖像領域 原來：全連接神經網絡 需要的參數過多，例如 的圖像，則輸入層有 個節點，若隱藏層也有 個節點，則輸入層到隱藏層的參數有 個。 CNN：局部感知 權值共享 CNN用局部感知和權值共享大大減少了參數，同時還具備其它優點。它們與自然圖像自身具有的特性：特征的局部性與重復性完美貼合。 局部感知： 是什 ...
2017-09-18 16:33 0 8914 推薦指數：
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