卷积神经网络笔记——1.11为什么使用卷积

1.为什么使用卷积层（卷积层参数少的原因） 我们构建一个神经网络，第一层含有3072个单元，第二层含有4074个单元，如果采用全连接层，两层每个神经元彼此相连，需要计算3072*4704=14M权重参数；如果是卷积层，要计算5*5+1=26,26*6=156个参数。 卷积层参数少的原因（如上图）： 1.权重共享：过滤器的特定特征检测功能适合于输入图像的全部区域，所以一个f*f过滤器和图像进行卷积计

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