CNN及主要模型框架的技术演进

卷积神经网络的要点就是局部链接（Local Connection）、权值共享（Weight Sharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。其中，局部链接和权值共享下降了参数量，使训练复杂度大大降低，并减轻了过拟合。同时权值共享还赋予了卷积网络对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步下降了输出参数量，并赋予模型对轻度形变的容忍性，提升了模型的泛化能力。web 卷积

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