深度学习之卷积神经

深度神经网络 深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，深度学 习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。 随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂。 普通全连接神经网络的缺点 参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32 * 32 * 3，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如200 * 200 * 3就需要120000多个，这完全是浪费

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