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    TensorFlow系列专题(十三): CNN最全原理剖析(续)

    如图1所示,假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像,第一层隐藏层的神经元个数为241*241。在只考虑单通道的情况下,全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为,也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数(1为偏置项参数个数)。而在卷积神经网络中,假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核,则输入层到第一层隐藏层的连接数为,由于我们的卷积核是共享的,因此参数个数仅为个。有时候为了提取图像中不同的特征,我们可能会使用多个卷积核,假设这里我们使用了100个大小为16*16的卷积核,则输入层到第一层隐藏层的参数个数也仅为,这依然远远少于全连接神经网络的参数个数。

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