CNN网络结构中的领域知识

CNN被普遍认为可以用于替代人工特征提取，然而，设计CNN的网络结构时，其实已经利用了图像的领域知识。例如：
局部感知：图像的空域相关性；
权值共享：图像的平移不变性；
带孔卷积：扩大图像感知域；
空域金字塔池化（SPP: Spacial Pyramid Pooling）：感知图像上下文信息

CNN网络中隐含了图像信号内部结构的先验知识，不过，这些先验规则相比于传统机器学习的特征工程简单很多。有时人们认为CNN中使用的先验规则过于严格，因此提出了介于CNN和全连接网络之间的局部网络，比如人脸识别网络常见的局部全连接层。