关于CNN减少参数个数原理的理解

CNN 卷积神经网络学习 除了增加卷积层和采样层，在传统人工神经网络的基础上，卷积神经网络还通过感受野和权值共享大大地减少了参数，降低了训练难度，也避免了参数过多引起过拟合(overfitting)。  降低参数量级 为什么要降低参数量级？从下面的例子就可以很容易理解了。 如果我们使用传统神经网络方式，对一张图片进行分类，那么，我们把图片的每个像素都连接到隐藏层节点上，那么对于一张1000x100

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