CNN中卷积层采用的是局部连接，这样减少了训练参数
举一反三
- CNN包含卷积层，池化层，全连接层
- 关于卷积神经网络，以下说法正确的是 A: LeNet-5是卷积神经网络 B: 池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。 C: 与全连接的神经网络相比，CNN应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。 D: 卷积层的特点是参数共享
- 与全连接前馈神经网络相比，用于图像分类的卷积神经网络CNN主要通过________操作来减少网络参数数量，提高训练效率。 A: 全连接 B: 卷积 C: 中断 D: 池化
- 下列选项中不是卷积神经网络(CNN)结构的是： A: 对冲层 B: 池化层 C: 卷积层 D: 全连接层
- 一般CNN卷积神经网由多个卷积层、池化层和全连接层组成