总结深度学习中的CNN网络。

CNN详解

1. 全连接网络 VS 卷积网络

全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题：

• 参数数量太多
• 没有利用像素之间的位置信息
• 网络层数限制,全连接神经网络的梯度很难传递超过3层。

那么，卷积神经网络又是怎样解决这个问题的呢？主要有三个思路：

• 局部连接 这个是最容易想到的，每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小部分神经元相连。这样就减少了很多参数。
• 权值共享 一组连接可以共享同一个权重，而不是每个连接有一个不同的权重，这样又减少了很多参数。
• 下采样 可以使用Pooling来减少每层的样本数，进一步减少参数数量，同时还可以提升模型的鲁棒性。