После части I «Почему Convnets часто лучше, чем остальные?», Теперь мы рассмотрим слабость традиционной нейронной сети. Как и прежде, я предполагаю, что вы уже понимаете основы моделирования нейронных сетей, включая то, как изображения применяются к входным слоям.
В ходе этой статьи я буду делать различные абстракции моделей нейронных сетей, чтобы лучше проиллюстрировать и поддержать мое объяснение. Если это не имеет смысла, я рекомендую вам взглянуть на мою статью Знакомство с нейронными сетями с Perceptron.
Полносвязные слои как главный недостаток классификации изображений
Когда я говорю о традиционнойнейронной сети, я имею в виду стандартную модель прямой связи, в которой каждый слой полностью связан. Однако в классификации изображений полносвязная архитектура для всех слоев на самом деле является ключевым недостатком.
Для пояснения, вот как выглядит полносвязный:
"Читать далее."
