CNN及主要模型框架的技術演進

卷積神經網絡的要點就是局部連接（Local Connection）、權值共享（Weight Sharing）和池化層（Pooling）中的降採樣（Down-Sampling）。其中，局部連接和權值共享降低了參數量，使訓練複雜度大大下降，並減輕了過擬合。同時權值共享還賦予了卷積網絡對平移的容忍性，而池化層降採樣則進一步降低了輸出參數量，並賦予模型對輕度形變的容忍性，提高了模型的泛化能力。 卷積神經網

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