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什么是cnn算法?

在图像领域,用传统的神经网络是不合适的。图像是由一个个像素点构成,每个像素点有三个通道,分别代表RGB颜色,那么,如果一个图像的尺寸是(28,28,1)代表这个图像的是一个长宽均为28,channel为1的图像(channel也叫depth,此处1代表灰色图像)。

如果使用全连接的网络结构,即,网络中的神经与与相邻层上的每个神经元均连接,那就意味着我们的网络有28 * 28 =784个神经元,hidden层采用了15个神经元,那么简单计算一下,我们需要的参数个数(w和b)就有:784*15*10+15+10=117625个,这个参数太多了,随便进行一次反向传播计算量都是巨大的,从计算资源和调参的角度都不建议用传统的神经网络。

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