摘要： 图像大小与参数个数：前面几章都是针对小图像块处理的，这一章则是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如96*96的图像，若采用全连接方式，需要96*96个输入单元，然后如果要训练100个特征，只这一层就需要96*96*100个参数（W,b），训练时间将是前面的几百或者上万倍。所以这里用到了部分联通网络。对于图像来说，每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻区域。这样就引出了一个卷积的方法：convolution：自然图像有其固有特性，也就是说，图像的一部分 阅读全文