Why Deep

1. 从实际结果和人脑的角度：比如CNN一般都是先用比较多的小的卷积核来提取一些线条类的信息，然后用比较少的大的卷积核提取出眼睛，鼻子等局部的信息，然后再用更大的卷积核提取脸部的信息，and CNN works，这也符合人脑的处理方式。语言识别也是类似的从简答到复杂 2. thin-deep相比于fat-shallow更反应了模组化的思想，这样就能更高效的实现更复杂的拟合函数，这就像平时写程序都要

>>阅读原文<<