【深度学习笔记】CNN在图像上表现好的原因
问题
一提到计算机视觉，第一反应就是 CNN ，但是大家有没有想过，为什么图像识别领域的网络结构都是使用的 CNN 呢，或者说 CNN 网络有哪些特点可以使其在图像识别领域表现良好？这个问题对于我们而言都习惯到理所当然了，所以面试官要是突然问这种问题，估计很多同学都得懵逼一会。
分析
网上没有找着相关的问题答案，所以下面的分析仅仅是我个人的观点，大家交流交流，有其他见解的话非常欢迎提出来！
为什么图像识别领域要使用 CNN ，其实潜在意思是在问 CNN 中的卷积层与全连接层相比好在哪里？为什么这么说，因为在卷积神经网络之前，一般的网络都采用的是全连接的方式，前一层的每一个单元都对下一层的每一个单元有影响，而 CNN 中虽然存在全连接层，但是更核心的是前面用于提取特征的卷积层，所以这个问题便转换成了卷积层和全连接层的比较问题。
卷积层和全连接层的区别
卷积层相比于全连接层，主要有两个特点：
- **局部连接：**全连接层是一种稠密连接方式，而卷积层却只使用卷积核对局部进行处理，这种处理方式其实也刚好对应了图像的特点。在视觉识别中，关键性的图像特征、边缘、角点等只占据了整张图像的一小部分，相隔很远的像素之间存在联系和影响的可能性是很低的，而局部像素具有很强的相关性。
- **共享参数：**如果借鉴全连接层的话，对于1000×1000大小的彩色图像，一层全连接层便对应于三百万数量级维的特征，即会导致庞大的参数量，不仅计算繁重，还会导致过拟合。而卷积层