面试之卷积神经网络与全连接神经网络的区别

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#面试 #神经网络

尽管这一问题比较基础，但仍是面试过程中常问的话题之一

   两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连

   正因为二者之间的上述区别，导致全连接神经网络无法很好地处理图像数据，而卷积神经网络却克服了这一缺点，使用全连接神经网络处理图像的最大问题是：全连接层的参数太多，假如输入的一张大小为224∗224∗1224*224*1224∗22

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在这里大致说明以一下我在学习过程中的理解： 卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一...
全连接神经网络（FCNN）与卷积神经网络（CNN）区别
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维度全连接神经网络（FCNN）卷积神经网络（CNN）连接方式全局连接，参数密集局部连接，权重共享，参数稀疏特征提取全局信息，无层次性局部到全局的层次化特征输入适应性需固定维度，难处理高维数据支持可变输入尺寸，适合图像、序列数据典型应用表格数据分类、简单回归任务图像识别、目标检测、语音处理未来趋势：两者常结合使用（如CNN提取特征后接FCNN分类），同时研究者探索混合架构以平衡效率与通用性。
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全连接层经网络与全卷积神经网络的区别
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一.全连接层： 全连接层需要把输入拉成一个列项向量 ,如下图所示： 比如你的输入的feature map是2X2，那么就需要把这个feature map 拉成4X1的列向量，如果你的feature map 的channels是3，也就是你的输入是3X2X2，也就是相当于有了12个像素点，你就需要把feature map 拉成12X1的列向量，这时候，再乘一个权重，这个权重要把12个像素点都包含进去，所以这个权重的矩阵形式应该是1X12,所以经过一个全连接层后的输出就是1X12X12X1=1X1，这时候需要
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之前一直很困惑卷积网络的原理，这篇文章我觉得讲述的很清楚，所以和大家分享一下。https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/11301288.html
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