卷積神經網路的缺點

塵封的記憶0發表於2018-01-12
卷積神經網路

（1）效果好是因為仿生學，缺點是無法擴充套件到平面視覺以外的地方吧。

（2）缺點一：實現比較複雜。缺點二：訓練所需時間比較久。

（3）不是單一演算法,不同的任務需要單獨訓練

（4）世界(物理空間、解空間等)是連續且區域性平坦的+規律/特徵具有時空區域性平移不變性，即世界存在區域性平移不變的統計規律
舉個例子：在地球表面某區域性畫三角形，發現內角和總是等於180，並且隨便跑到地球的哪裡都是如此，但是如果你畫的尺寸足夠大，這一“統計規律”就會失效。

（5）注意力的作用，注意力總是啟用小範圍的資料以供觀察（或許注意力的作用是等效於CNN的區域性訓練，權重共享的思想）

（6）注意力是決策的結果

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