卷积神经网络CNN深度学习的图像处理技术

CONTENT目录深度学习背景01卷积神经网络CNN02深度学习基本原理03

01深度学习背景

全连接神经网络弊端参数数量的指数增长全连接神经网络中，每个输入节点与隐藏层所有节点相连，导致参数数量随输入规模增加而急剧膨胀，对计算资源和存储提出巨大挑战。破坏像素空间关系在图像处理任务中，全连接网络将二维图像展平为一维向量，破坏了像素间的空间关系，不利于捕捉图像的局部特征和模式。计算资源的负担庞大的参数数量不仅需要巨大的存储空间，还要求高性能的计算能力来支持模型的训练和推理过程，增加了成本和技术难度。

大脑信息处理启发分级信息处理人脑在接收到外部信号时，不