Why Deep

1. 從實際結果和人腦的角度：比如CNN一般都是先用比較多的小的卷積核來提取一些線條類的信息，然後用比較少的大的卷積核提取出眼睛，鼻子等局部的信息，然後再用更大的卷積核提取臉部的信息，and CNN works，這也符合人腦的處理方式。語言識別也是類似的從簡答到複雜 2. thin-deep相比於fat-shallow更反應了模組化的思想，這樣就能更高效的實現更復雜的擬合函數，這就像平時寫程序都要

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