TensorFlow實戰——CNN

全連接神經網絡存在以下三個問題： 參數太多（每個節點都要和下一層的所有節點連接） 容易過擬合 不能很好的抽取局部的特徵（如一張有兩隻貓的圖片，它偏向於抽取整張圖的特徵，而不是圖中部分區域的特徵） 鑑於以上的問題，我們介紹卷積神經網絡（CNN）。先介紹CNN中的池化層和卷積層。我們根據下圖來講解： 過濾器 池化層和卷積層都會有過濾器，過濾器會有個窗口（如上圖中，黃色的框框），它會把上一層的數據過濾到

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