卷积层与DNN隐藏层对比 | 特征提取:无论是DNN还是CNN,每一层都负责从输入数据中提取特征。在DNN中,这些特征是通过全连接的方式学习到的;而在CNN中,卷积层则是通过局部感知和权值共享机制来捕捉输入数据中的模式。 层级抽象:在一个深层的神经网络中,早期层倾向于学习较为简单的、低级别的特征(如边缘、纹理),而随着层数增加,后续层逐渐关注
全连接 | 局部感知(Local Receptive Fields)是卷积神经网络(CNN)的一个关键特性,它的每个神经元只连接到前一层的一部分区域,而不是整个输入。这种设计模仿了生物视觉系统的工作方式:视网膜上的细胞也只对视野中的特定部分敏感。在传统的深度神经网络(DNN)或全连接网络中,每一层的神经元通常是与前一层的所有神经...