怎么可能用几个神经元处理一幅图像呢？

Question

一幅1024*1024像素的图像大约有100万像素。如果我想把每个像素连接到一个R，G，B输入神经元，那么需要300多万个神经元。

要训练一个拥有数百万输入的神经网络是非常困难的。怎么可能，减少神经元的数量？

Answer 1

卷积神经网络在整个输入图像中共享权值，这大大减少了权值的数量。例如，您可以有一个3x3网格，其中每个点都有自己的权重，这将扫描1024x1024图像中的三个通道中的每一个。每个通道只使用9个权重，产生27个权重。如果你有，比如说10个这样的网格，那就只有270个重量了！

此外，通过共享权重，您可以在输入空间上创建一些平移不变性，这在诸如对象识别等方面是一种可取的特性。