cnn卷积神经网络模型 深度学习和普通的机器学习有什么区别？

深度学习和普通的机器学习有什么区别？

一张图片显示了这种关系。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。

机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。

另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。

卷积神经网络为什么最后接一个全连接层？

在基本的CNN网络中，全连接层的作用是将图像特征图中的特征通过多个卷积层和池化层进行融合，得到图像特征的高层含义，然后用它进行图像分类。

在CNN网络中，完全连接层将卷积层生成的特征映射映射到具有固定长度的特征向量（通常是输入图像数据集中的图像类别数）。特征向量包含输入图像中所有特征的组合信息。该特征向量虽然丢失了图像的位置信息，但保留了图像中最具特征的特征，完成了图像分类的任务。从图像分类任务的角度来看，计算机只需确定图像的内容，计算输入图像的具体类别值（类别概率），输出最有可能的类别即可完成分类任务。

为什么在卷积神经网络中全连接层4096维特征向量？

通常，为了优化计算，尺寸通常取为2的指标。

在后续计算全连接层的损耗时，总共应该有几千个类别，所以前一层应该是1000个，所以一般是102420484096，以此类推。通过对数据集的测试，可以得到一个较好的网络结构

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