深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例詳細介紹
1、CNN的引入 在人工的全鏈接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每一個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特徵維度變得很高時，這時全鏈接網絡須要訓練的參數就會增大不少，計算速度就會變得很慢，例如一張黑白的 28×28 的手寫數字圖片，輸入層的神經元就有784個，以下圖所示： javascript 若在中間只使用一層隱藏層，參數 w 就有 784×15=11760 多個；若輸入的是 28×28 帶有顏色
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