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卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

发布时间:2019-08-10 19:12 来源:未知 编辑:admin

  深度学习是为了让层数较多的多层神经网络可以训练,能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。

  新的网络结构中最著名的就是CNN,它解决了传统较深的网络参数太多,很难训练的问题,使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念,大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。

  新的方法就多了:新的激活函数:ReLU,新的权重初始化方法(逐层初始化,XAVIER等),新的损失函数,新的防止过拟合方法(Dropout, BN等)。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足:梯度消失,过拟合等。

  传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

  而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级。

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