【Keras之父】DL用於CV
一. 密集連接層和卷積層的根本區別是 Dense層從輸入特徵空間中學到的是全局模式(涉及所有像素的模式) 卷積層學到的局部模式，對圖像來說學到的就是在輸入圖像的二維小窗口中發現的模式。 二. 卷積神經網絡具有以下2個有趣的性質 1.具有平移不變性(因爲視覺世界從根本上具有平移不變性)。CNN在圖像某個位置學到的模式，可以在圖像任何其他位置識別這個模式，這使得CNN在處理圖像時可以高效
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