卷积层相比全连接层的优点

最新推荐文章于 2025-10-19 14:34:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-19 14:34:38 发布 · 3.1k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#卷积层 #全连接层

卷积层相较于全连接层的主要优点在于其参数计算量更小，通过权值共享和稀疏连接减少了训练参数的数量。全连接层每个节点都与下一层所有节点相连，而卷积层的参数仅与卷积核大小和输出特征图通道数相关，这种设计使得卷积层在处理图像等具有空间结构的数据时更加高效。

卷积层相比全连接层的优点

参数计算量更小。
全连接层每一个节点都要与下一层的每一个节点全部连接，每一个连接都有参数参与运算；而卷积层参数只与卷积核大小以及输出特征图的通道数相关。
卷积层通过权值共享和稀疏连接来保证单层卷积中训练参数少。

每天五分钟计算机视觉：卷积层比全连接层的优势是什么?
huanfeng_AI的博客
11-08 865
神经网络可以通过这两种机制减少参数，以便我们用更小的训练集来训练它，从而预防过度拟合。实际上卷积核核图像卷积的时候，每次卷积核所覆盖的像素只是一小部分，也就是局部特征，也就是局部感知。CNN是一个局部到整体的过程，而传统的神经网络是整体的过程。
pytorch 常见的网络层（卷积层，池化层，线性层，激活函数）
qq_40107571的博客
09-01 2294
pytorch 常见的网络层（卷积层，池化层，线性层，激活函数）的介绍
卷积神经网络与全连接层的对比
weixin_43882464的博客
02-19 3121
卷积层与全连接层的对比 二维卷积层经常用于处理图像，与此前的全连接层相比，它主要有两个优势： 一是全连接层把图像展平成一个向量，在输入图像上相邻的元素可能因为展平操作不再相邻，网络难以捕捉局部信息。而卷积层的设计，天然地具有提取局部信息的能力。 二是卷积层的参数量更少。不考虑偏置的情况下，一个形状为(ci,co,h,w)(c_i, c_o, h, w)(ci​,co​,h,w)的卷积核的参数量是c...
为什么卷积神经网络对图像的处理有很好的效果
aifans_bert的博客
12-18 2429
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
笔记三：卷积层相较于全连接层的优势
知其然而后知其所以然
01-29 7349
卷积层相较于全连接层的优势 参数计算量小 说明：如图所示，如果将32x32x3的单元进行全连接得到28x28x6的单元，所需要的参数量如图所示大约需要14 million;但是若是经过如图所示的卷积计算需要的参数为(5x5+1)x6=156个参数。大大减小了训练过程中的参数训练数量。 卷积神经网络卷积层保证参数少的原因 权值共享–Parameter sharing 根据吴恩达老师所说：对于如...
卷积神经网络与全连接神经网络相比优势在哪
qq_45916993的博客
10-19 1881
卷积神经网络便是在全连接神经网络的基础上参考了卷积的局部连接与权值共享的概念，将图像通过多层，多核的卷积从图像中提取出能够达到我们分类目的的特征信息。最后在将特征信息交由全连接神经网络去识别出该图像的具体类别信息。
深度解析卷积神经网络（CNN）：从卷积层到池化层的原理与应用
威哥说编程
08-17 695
摘要： 卷积神经网络（CNN）是深度学习的核心模型，广泛应用于图像识别等领域。其关键结构包括卷积层（通过卷积核提取局部特征）和池化层（最大池化/平均池化降维）。卷积层利用滑动计算生成特征图，池化层则压缩数据保留关键信息。优化技巧涵盖卷积核尺寸选择、池化策略及批标准化。理解CNN的层级协作与参数优化，对构建高效模型至关重要。
46、卷积神经网络基础：卷积层与池化层详解
最新发布
lg888的博客
10-19 29
本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）中的核心组成部分——卷积层与池化层。内容涵盖卷积层的工作原理、参数共享、特征图生成，以及使用Keras实现卷积操作的具体方法；深入解析了最大池化、平均池化和全局平均池化的作用、优缺点及适用场景，并通过代码示例展示其实现方式。同时讨论了卷积层的内存需求挑战及应对策略，如减小批量大小、使用混合精度训练等。最后介绍了超参数调优方法和典型网络结构中的层组合模式，帮助读者构建高效、泛化的CNN模型。
卷积层 (Convolutional Layer) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-19 732
卷积层 (Convolutional Layer) 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习领域，尤其是图像识别和处理任务中，卷积层（Convolutional Layer）扮演着至关
卷积神经网络——本质上是在利用卷积做特征压缩，然后再全连接
djph26741的博客
10-23 457
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 写得非常好，可以细读 全连接网络 VS 卷积网络 全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题： 参数数量太多考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素，现在已经不能算大图了)，输入层有1000*1000=100万节点。假设第一个隐藏层有100个...
卷积神经网络比于全连接神经网络强在哪？
huanfeng_AI的博客
12-06 1970
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）与全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks，简称FFNN）是深度学习和神经网络领域中两种最为常见的网络结构。两者在结构、工作原理及应用场景上存在显著差异，这些差异使得CNN在某些特定任务上相较于FFNN展现出更强的性能。
全连接与卷积
keyanxiaocaicai的专栏
05-18 427
用卷积代替全连接有以下优点： 1. 更灵活，不需要限定输入图像的分辨率；- 这个怎么理解是测试阶段的不需要限定输入的分辨率还是训练阶段也不需要限制输入的分辨率？ 为什么我觉得其实是都需要？我认为不能做到不需要限制图像的分辨率，比如我的图像是224的和图像是256的那么，到达全连接层前面一层的结果是不一样的对吧 比如我如果使用224的输入，那么alxnet输入到全连接层前面一层的结果是 7x7x512 如果我的输入尺寸比这个尺寸大，那么我得到的结果理论上比这个数值大更具...
机器学习入门（15）— 全连接层与卷积层的区别、卷积神经网络结构、卷积运算、填充、卷积步幅、三维数据卷积、多维卷积核运算以及批处理
热门推荐
wohu1104的专栏
07-02 2万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础。 1. 全连接层 1.1 全连接层网络结构 之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected ）。另外，我们用 Affine 层实现了全连接层。如果使用这个 Affine 层，一个 5 层的全连接的神经网络就可以通过图7-1 所示的网络结构来实现。 Affine 层后面跟
什么是卷积神经网络？它在图像识别领域有何优势？
matlabgoodboy的博客
03-22 7077
CNN的主要特点是利用卷积层和池化层来提取图像的局部特征，从而减少参数数量和计算复杂度，提高模型的泛化能力。CNN在处理图像数据时，不需要进行复杂的预处理或特征提取，而是直接将原始图像作为输入，让网络自动学习最优的特征表示。卷积神经网络的主要特点是使用卷积层和池化层来提取图像的局部特征和降低维度，从而减少参数数量和计算量。- 卷积神经网络可以通过堆叠多个卷积层和池化层来构建深层次的网络结构，从而提高模型的表达能力和泛化能力。- 卷积神经网络可以利用图像的空间结构信息，保持图像的平移、旋转和缩放不变性。
为什么卷积神经网络在计算机视觉领域独具优势?
huanfeng_AI的博客
04-16 496
计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的交叉学科，其目的是让计算机能够像人类一样理解和处理图像。在计算机视觉中，图片处理是一个非常重要的环节，它涉及到图像的预处理、特征提取、图像增强、图像分割、目标检测等多个方面。然而，图片处理也面临着很多难点和挑战，下面我们就来一一探讨。
卷积层和全连接层的区别_卷积网络的池化层和全连接层
weixin_30558657的博客
12-31 2766
实际的卷积网络很少仅通过卷积层来构建。它们通常还有其他类型的层。最简单的是全连接层。这是一种普通的卷积网络层，其中前一层的所有输出被连接到下一层上的所有节点。通常，这些层位于网络末端。您会在卷积网络中看到的另一种重要的层是池化层。池化层具有多种形式，但最常用的是最大池化，其中输入矩阵被拆分为相同大小的分段，使用每个分段中的最大值来填充输出矩阵的相应元素。在上面的代码清单中，输入被拆分为 ...
全连接层VS卷积层
玥晓珖的博客
11-29 1055
1.全连接层： 全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连。类似下图： 2.卷积层： 参看： 卷积神经网络 反卷积/转置卷积 的理解 transposed conv/deconv 3.全连接层转化为卷积层 有兴趣的先看看Alexnet的网络结构。Tensorflow，Alexnet和MNIST数据 识别手写的数字（入门，代码，解析），此链接和本文的Alexnet参数不一致，...
卷积神经网络在分类层用卷积层代替全连接层的好处（附代码演示）
Amigo_1997的博客
02-25 6565
先说一下结论： 好处：可以让同一个训练batch中的图像大小的不一样，全连接层则必须输入图像的大小固定。 分析过程： 全连接层—代码演示具体操作 假设batch-size是1，最后的卷积层输出大小是5X5，通道数是512的话，如果接全连接层的话，就需要先reshape成一维的，这里的dim=12800（5X5X512），这里全连接层的权重矩阵大小就固定为了[12800,256]（全连接...
为什么全连接神经网络在图像识别中不如卷积神经网络
dianxiang0791的博客
01-16 1314
1. 全连接神经网络参数太多，参数过多除了导致计算速度减慢，还会导致过拟合。 2. 卷积神经网络共享参数能够识别图像的平移等变换，相当于加了一个先验。 3. 池化层具有防止过拟合的作用。 转载于:https://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8296562.html...
卷积层的优点
04-09
### 卷积层在深度学习中的优势和特点 卷积层作为卷积神经网络的核心组成部分，在深度学习领域具有显著的优势和特性。以下是其主要优点： #### 1. 局部连接 卷积层采用局部感受野的方式，仅对输入数据的一部分进行计算，而不是像全连接层那样对整个输入矩阵进行操作。这种方式使得模型能够专注于图像的局部特征提取，从而有效捕捉空间上的邻近关系[^2]。 #### 2. 权重共享 卷积层的一个重要特点是权重共享机制。这意味着同一个卷积核在整个输入图像的不同位置上重复使用相同的参数来检测特定模式或特征。这种设计大大减少了模型所需的参数量，并提高了训练效率。例如，当检测垂直边缘或其他低阶特征时，同一组参数可以在图像的不同区域应用，而无需重新定义新的参数集[^3]。 #### 3. 平移不变性 由于卷积操作的本质属性，卷积层具备一定的平移不变性能力。即使目标物体的位置发生变化，只要该物体仍然存在于输入范围内，则对应的特征仍能被识别出来。这一性质对于许多实际应用场景非常重要，尤其是在自然场景下的对象识别任务中[^1]。 #### 4. 多层次特征提取 随着网络层数加深，早期浅层卷积层倾向于捕获简单、基础性的视觉元素（如颜色对比度变化、边界轮廓等），而后继深层则逐渐过渡至更复杂抽象的概念表达（如纹理结构或者语义类别）。通过堆叠多级卷积单元形成逐级递进式的表征体系，有助于构建更加精细且全面的数据理解框架[^2]。 #### 5. 计算高效性和可扩展性 相比传统方法而言，基于卷积架构的设计方案往往能够在保持较高精度水平的同时实现更快的速度表现；加之现代硬件加速技术的支持（GPU/CPU并行处理），进一步提升了整体性能指标。此外，这种方法还易于移植到更大规模的问题域当中去探索未知可能性[^3]。 ```python import torch.nn as nn class ConvNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(ConvNet, self).__init__() # Example of a simple convolutional layer with shared weights and local connectivity. self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) def forward(self, x): out = self.layer1(x) return out ``` 上述代码片段展示了一个简单的卷积神经网络模块初始化过程，其中`nn.Conv2d()`函数创建了一种典型的二维离散卷积运算实例，体现了前述提到的各种优越之处。 --- 问题
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值