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介绍 卷积神经网络（CNNs）在理解图像和模式上起着关键作用，改变了深度学习的领域。旅程始于Yan引入LeNet架构，如今，我们拥有一系列可供选择的CNNs。传统上，这些网络在将事物分类时严重依赖于全连接层。但等等，有些变化正在发生。我们正在探索一种使用逐点卷积（Pointwise Convolution）的不同架构，这是CNNs的一种新鲜改进方法。就像走上一条新的道路一样。这种方法挑战了传统全连接层的常规用法，带来了一些酷炫的优势，使我们的网络更智能、更快。让我们一起来探索逐点卷积的奥秘，发现它如何帮助我们的网络运行更高效，表现更好。 学习目标 了解从早期模型（如LeNet）到现今多种不同架构使用中的卷积神经网络（CNNs）的发展历程。 探索传统全连接层在CNNs中与计算强度和空间信息丢失相关的问题。 探索逐点卷积作为CNNs中高效特征提取的替代方法。 培养实际实现CNNs中的逐点卷积的实践能力，包括网络修改和超参数调整等任务。 本文是《数据科学博客马拉松》的一部分。 理解全连接层 在传统的卷积神经网络（CNNs）中，全连接层在连接每一层的所有神经元上起着关键作用，形成了密集的互联结构。在图像分类等任务中使用这些层，网络通过学习将特定特征与特定类别关联起来。 主要观点 全局连接：全连接层创建了全局连接，使得一层中的每个神经元都与后续层中的每个神经元相连。 参数强度：全连接层中的参数数量之多可能大幅增加模型的参数数量。 空间信息丢失：在全连接层中对输入数据进行扁平化可能导致原始图像的空间信息丢失，这在特定应用中可能是一个缺点。 计算强度：与全连接层相关的计算负荷可能非常大，特别是当网络规模扩大时。 实际应用 在卷积层之后：全连接层通常在CNN架构中的卷积层之后使用，卷积层从输入数据中提取特征。 稠密层：在某些情况下，全连接层被称为“稠密”层，强调其连接所有神经元的作用。 为什么需要变革？ 现在，我们对普通卷积神经网络（CNNs）中的全连接层有了基本的了解，让我们谈谈为什么有些人正在寻找不同的东西。虽然全连接层工作得很好，但它们也面临一些挑战。它们可能会给计算机带来一些负担，使用大量参数，并且有时会丢失图片的关键细节。 我们为什么要探索新的方法： 全连接的阻碍：将全连接层视为一个工作能力强，但存在一些问题的人-它们很有效，但也带来了挑战。 寻找更智能的方式：人们寻求更创新、更高效的建立这些网络的方式，而不带来这些阻碍。 让事情变得更好：目标是使这些网络工作得更好——更快、更智能、更节省计算资源。…