卷積神經網絡結構總結

10.17 常規的神經網絡 傳統的神經網絡並不能很好的適配輸入圖像的大小，如2002003的圖像，在傳統的神經網絡中使用全連接層，每個神經元需要學習的權重矩陣就有120,000（2002003）個，並且傳統網絡中還有很多個神經元，所以全連接的方式十分浪費資源並且會很快造成過度擬合（overfitting）。 卷積神經網絡 3D體積的神經元，CNN的每一層的神經元在3D尺度上（the layers

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