深度学习(八)--CNN
1. 全连接神经网络 每个神经元与前后相邻层的神经元都有联系，输入特征值，输出预测值； 存在的问题：在处理图像问题时，待优化的参数过多，容易导致模型过拟合； 实际应用：对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接层，让全连接层网络计算分类评估值； 2. 卷积 有效提取图像特征的方法； 优点：参数共享；稀疏连接(连接只与卷积核内的数据相关联)；平移不变(图像即使平移后，它最终的特征几乎不变) 一
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