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CS231n:5 卷积神经网络

对于普通的神经网络,首先收到输入数据,然后通过若干的隐藏层的转换得到输出。每个隐藏层是由一组神经元组成的,并且这些神经元与前一层进行全连接。在单层中的每个神经元都是完全独立的,不会与其他神经元共享任何连接。最后一个全连接层又称为输出层,在分类任务中,它代表了每个类别的得分。常规的神经网络不能很好地扩展到整个图像。在CIFAR-10数据集中,图片的大小只有32*32*3 ,所以全连接的神经网络在第一个隐藏层中就需要 个权重,这看起来还是可以接受的一个数据量,但是如果图片更大,常规的神经网络就不能很好地使用了。显然易见的是,全连接这样的形式带来参数量巨大的问题, 会导致性能的浪费和过拟合问题。

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