卷积神经网络的优势和缺点,常见卷积神经网络

卷积神经网络的优势和缺点,常见卷积神经网络

˙＾˙ 卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。Paul-Louis Pröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构(Convolutio如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：(1)首先将图像展开为向量会丢失空间信息；(2)其次参数过多效率低下，训练困难；(3)同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。

优点：对于大规模数据集的处理效果较好；容易实现并且易于理解；能够处理非线性数据。缺点：训练ANN时需要大量的计算资源和时间；有时可能会出现过拟合的情况；总体来看，InceptionNet 采取了多尺寸卷积再聚合的方式拓宽网络结构，并通过1 * 1的卷积运算来减小参数量，取得了比较好的效果，与同年诞生的VGGNet 相比，提供了卷积神经网络构建的

综上所述，卷积神经网络具有局部感知、自动特征学习、并行计算和鲁棒性等优点，但也存在计算资源需求大、数据需求量大、对位置和尺度敏感以及解释性有限等缺点。在实际应用中，需要综1、用3x3小卷积核代替了5x5或者7x7的卷积核2、基于alexnet加深了网络深度，证明了更深的网络，能更好的提取特征。googlenet(2014) 在设计网络结构时，不仅仅考

基于卷积神经网络的文本分析方法是一种在自然语言处理中广泛使用的方法。它具有如下优点：可以捕捉文本中的局部结构信息。通过使用卷积神经网络，可以从文本中卷积神经网络的优缺点卷积神经网络有很多优点，其中一些是：可以自动学习图像中的特征，比手动设计的特征更加精确和强大。在处理大型图像数据集时，卷积神经网络