深度學習(八)--CNN
1. 全連接神經網絡 每個神經元與前後相鄰層的神經元都有聯繫，輸入特徵值，輸出預測值； 存在的問題：在處理圖像問題時，待優化的參數過多，容易導致模型過擬合； 實際應用：對原始圖像進行特徵提取，把提取到的特徵餵給全連接層，讓全連接層網絡計算分類評估值； 2. 卷積 有效提取圖像特徵的方法； 優點：參數共享；稀疏連接(連接只與卷積核內的數據相關聯)；平移不變(圖像即使平移後，它最終的特徵幾乎不變) 一
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