深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例
一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特徵維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得很慢，例如一張黑白的 28×28 的手寫數字圖片，輸入層的神經元就有784個，如下圖所示： 若在中間只使用一層隱藏層，參數 ww 就有 784×15=11760 多個；若輸入的是28×28 帶有顏色的RGB格式的手寫
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