關於CNN減少參數個數原理的理解

CNN 卷積神經網絡學習 除了增加捲積層和採樣層，在傳統人工神經網絡的基礎上，卷積神經網絡還通過感受野和權值共享大大地減少了參數，降低了訓練難度，也避免了參數過多引起過擬合(overfitting)。  降低參數量級 爲什麼要降低參數量級？從下面的例子就可以很容易理解了。 如果我們使用傳統神經網絡方式，對一張圖片進行分類，那麼，我們把圖片的每個像素都連接到隱藏層節點上，那麼對於一張1000x100

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