不是全连接神经网络的缺点
1、全连接层一般会放在网络的最后，作用是用来综合所有信息。对于cnn它提取特征的范围是全图的，直接把图像降维成一堆序列。卷积层是一种局部连接，它所能提取的特征的范围，取决于卷积核的感受野，当卷积核感受野覆盖到全图的时候，它的作用就和全连接层类似了。
2、全连接之所以失宠:有人说是参数量大的原因。其实如果特征图压缩的足够小再做全连接，参数量和计算量也是不算大的。其主要原因还是目前大多数的任务，如目标检测，或是分割，并不要求提取全图特征，只需要提取能够覆盖目标物体的大小的感受野内特征即可。尤其是小物体检测问题，感受野很小即可，如果还去接全连接提取全图特征，我们待检测的目标会被淹没在和其它背景的平均特征之中变得不可识别。
3、全卷积还有一个很大的优点:不再要求输入尺寸为固定尺寸，只要求输入图片不太小到被网络下采样到尺寸不够用就行。输入图像正好被下采样到1*1，那就是和接全连接一样的效果。下采样后大于1*1，也完全不影响网络的计算过程。
全连接的那种计算形式就不能做到这么通用，所以可以完全被全卷积形式替换。
神经网络BP模型
BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。上、下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接,而每一层各神经元之间无连接。网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各隐含层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络...
全连接神经网络可以没有偏置项吗
不可以每个人都知道神经网络中的偏置(bias)是什么，而且从人类实现第一个感知器开始，每个人都知道神经元需要添加偏置项。
丰年经的继拇01经典网的功能
4. 卷积神经网络：专门用于处理图像数据的神经网络模型，通过卷积层自动学习图像特征，如边缘和纹理。卷积神经网络能够有效提取像素块的特征，是图像识别和处理的重要工具。5. 全连接神经网络：常见的神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成，每个节点与其他层的所有节点相连。全连接神经网络易于训练和...
前馈式神经网络与反馈式神经网络有何不同?
前馈式神经网络和反馈式神经网络是两种主要的神经网络架构。前馈式神经网络是信息在网络中单向流动的结构，它的信息只能从输入层流向输出层。常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络。反馈式神经网络是信息在网络中双向流动的结构，信息可以从输入层流向输出层，也可以从输出层流回输入层。常见的反馈...
卷积神经网络中的局部连接是什么意思
网络的下一层和上一层之间通过卷积核连接，或者说上一层的数据和卷积核卷积之后得到下一层。在全连接网络中，上一层的每个数据和下一层的每个数据都会有关，局部连接的意思就是说下一层只和上一层的局部数据有关。这张图就是全连接，下一层每一个单元都与上一层完全连接。这张图就是局部连接，...
34-卷积神经网络(Conv)
深度学习网络和普通神经网络的区别 全连接神经网络的缺点 卷积神经网络的错误率 卷积神经网络的发展历程 卷积神经网络的结构 结构特点： 神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer，又叫下采样层)。卷积过程 纠正...
CNN网络简介
第一层全连接:4096维,将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量,作为该层的输入。 第二层全连接:4096维 Softmax层:输出为1000,输出的每一维都是图片属于该类别的概率。 4 DeepID网络结构 DeepID网络结构是香港中文大学的Sun Yi开发出来用来学习人脸特征的卷积神经网络。每张输入的人脸被表示为160维的向量,学...
深入浅出RNN
RNN是深度学习在自然语言处理领域中的元老级神经网络，它奠定了神经网络技术在NLP领域的发展方向，其名声仅此于CNN，虽然近年来它已经鲜少露面，但江湖地位不减，就连当红明星GRU和LSTM都是它的变种。RNN（Recurrent Neural Networks），循环神经网络，指的是模型循环处理每个input，每次循环迭代称为time（在...
神经网络连接方式分为哪几类?每一类有哪些特点
而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型 2 按照网络信息流向分类 从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈...
dnn和cnn的区别
3、DNN是一种最简单的神经网络。各个神经元分别属于不同的层，每个神经元和前一层的所有神经元相连接，信号从输入层向输出层单向传播。CNN是一种通过卷积计算的前馈神经网络，其是受生物学上的感受野机制提出的，具有平移不变性，使用卷积核，最大的应用了局部信息，保留了平面结构信息。
边有复方： 神经网络方法的缺点是黑箱性,人们难以理解网络的学习和决策过程
黄石市19411212726： 神经网络固有缺陷及如何克服 - ？
边有复方： 1、神经网络的学习,很难保证其是全局最优;一次训练结果,往往是局部最优的; 2、神经网络的结构设计,仍然是经验的,没有完善的理论基础.比如,什么结构是最优的? 3、过度学习和学习不足,学习程度与泛化能力,如何从理论上给予解答??
黄石市19411212726： 如何更好的理解分析深度卷积神经网络 - ？
边有复方： 用局部连接而不是全连接,同时权值共享.局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入,因此相比普通神经网络的全连接层(下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接),卷积网络的某一个卷积...
