本质
用同一个卷积核在一张feature map上滑动卷积,减少了参数量
深层基础
图像的底层特征是低级特征比如纹理,线条,边缘等,其提取不会因为位置的变化而变化,在图像的任何地方都可以使用一个微风提取器提取.
因此可以用权值共享来做.
但是图像的高层特征(高级特征),比如一张人脸图片,嘴和鼻子位置不同,在处理到面部的比较高阶特征时,再使用权重共享的卷积运算不能同时适用于鼻子特征和嘴巴特征.
因此应该使用全连接层.
用同一个卷积核在一张feature map上滑动卷积,减少了参数量
图像的底层特征是低级特征比如纹理,线条,边缘等,其提取不会因为位置的变化而变化,在图像的任何地方都可以使用一个微风提取器提取.
因此可以用权值共享来做.
但是图像的高层特征(高级特征),比如一张人脸图片,嘴和鼻子位置不同,在处理到面部的比较高阶特征时,再使用权重共享的卷积运算不能同时适用于鼻子特征和嘴巴特征.
因此应该使用全连接层.