网络深度对深度学习模型性能的影响

宽度，即通道(channel)的数量。注意这里说的和宽度学习一类的模型没有关系，而是特指深度卷积神经网络的宽度。 为什么需要足够的宽度 网络更深带来的一个非常大的好处，就是逐层的抽象，不断精炼提取知识。如下图第一层学习到了边缘，第二层学习到了简单的形状，第三层开始学习到了目标的形状，更深的网络层能学习到更加复杂的表达。如果只有一层，那就意味着要学习的变换非常的复杂，这很难做到。 而宽度就起到了另外

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