全连接神经网络VS卷积神经网络基本概念理解

2024-04-12 04:56:18

文章目录

1.全连接神经网络
2.卷积神经网络
- 2.1走五子棋的例子
- 2.2卷积核
- 2.3通道
- 2.4池化
- 2.5全连接层

1.全连接神经网络

全连接神经网络中，对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权，这个激活函数是非线性的。它的缺点就是权重太多了，计算量很大。
它可作用于大多数场景

2.卷积神经网络

2.1走五子棋的例子

2.2卷积核

卷积核：负责检测对应的一个特征。
卷积核的大小也影响网络的架构，早期习惯使用77，99的大卷积核，近来发现研究大的卷积核可以用多个33的卷积核来代替，同时总体参数也减少了。
**因而目前主流卷积神经网络都倾向于33大小的卷积核。**
卷积核的参数是由网络通过学习得到的。

2.3通道

每一个卷积操作的结果一般称为一个通道（channel），也称为一个映射（map)
卷积隐藏层通道的个数反映了网络在这一层的特征检测能力。
通常卷积神经网络越靠近输出层其通道数就越多，但每一个通道的数据规模越来越小。

2.4池化

池化操作不需要任何参数，这大大减少了参数的个数。
池化操作与卷积操作相似，也具有大小f、步长s、扩展p等概念，
池化操作分为两种：最大池化和平均池化。

2.5全连接层

池化和全连接层在卷积神经网络中的作用越来越被淡化，有些卷积神经网络甚至抛弃了全连接层。

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