相比于全连接的DNN，卷积神经网络（CNN）因其局部连接和权值共享特性，拥有更少的参数，训练更快，过拟合风险降低，需要的数据量也较小。CNN能有效地检测并定位图像中的特征。当训练CNN时，若CPU内存不足，可尝试减小批量大小、使用大步幅、去除层、降低精度或分布式训练。最大池化层相较于等步幅卷积层的优点在于其无参数。本文探讨了CNN在图像处理中的优势及训练优化方法。
一些问题
与用于图像分类的全连接的DNN相比，CNN有什么优势？
- 因为连续的层仅部分连接，并且由于其大量复用权重，所以CNN参数比全连接的DNN少得多，这使得其训练速度快的多，降低了过拟合的风险，并且需要的训练数据也少的多。
- CNN学会了可以检测到特定特征的内核后，并可以在图像中的任何位置检测到该特征。由于图像通常具有非常重复的特征，因此对于CNN而言，使用较少的训练实例，对比dnn更好的泛化图像处理任务。
- CNN中，较低的层通常在图像的较小区域中识别特征，而较高的层将较低的层的特征组合为较大的特征。
如果训练CNN时CPU内存不足，可以尝试哪五种方法来解决这个问题？
- 减小小批量的大小。
- 在一层或多层中使用较大的步幅来降低维度。
- 去除一层或多层。
- 使用16位浮点数而不是32位浮点数。
- 在多个设备上分布CNN
为什么要添加最大池化层，而不是具有相同步幅的卷积层？
- 最大池化层根本没有任何参数，而卷基层有很多。
关于CNN参数、RAM计算问题
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