深层网络

最新推荐文章于 2025-01-07 00:06:19 发布
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分类专栏： 深度学习
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深层网络由于其更深的卷积层，能够提取更高级别的抽象特征，增强模型的表达能力和参数可控性，从而在图像分类任务中表现出色。卷积层减少参数，降低过拟合风险，模仿动物视觉系统逐层构建特征，从边缘识别到抽象全局特征的生成。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深层网络在图像分类中表现优越的原因：
（1）更深的网络有更多的卷积层，能提取到更高级更抽象的特征，这样更容易分类
（2）更深的网络有更多的参数，模型的表达能力更强，可控的参数更多，对物体平移的容忍更强

卷积层相对于全连接层参数更少，减少了过拟合的风险，并且由局部特征一层一层组合为更高级更抽象的特征，符合动物的视觉系统。

从下面的例子可以看到，第一层卷积只是一些边缘特征，第二层卷积就组合了一些边缘特征，后面的每一层卷积都将上一层的特征做组合，最终生成以一个抽象的全局特征
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