卷积神经网络原理CNN

一. CNN诞生背景 问题一：CNN最早在图像识别领域提出，像素数据很难通过人的理解来提取特征，即特征工程。 问题二：普通神经网络（NN）采用全连接结构（下左图），会使得需要训练的参数过多，超过了现在硬件的计算能力，且容易引起过拟合。 解决方案： 1. (SIFT + SVM）: 最初是使用只能用SIFT等算法提取特征，然后结合后** 优点：对图像一定程度的缩放，平移和旋转等具有不变性。 缺点：

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