CNN网络层数太多后果

当CNN网络的层数过多时，会出现一些后果。首先，网络的性能可能会下降。研究人员发现，当网络增加到一定层数时，性能反而会减少。这被称为"网络回退现象"，即网络回退到较低网络层次的水平。其次，随着网络层数的增加，算法的复杂性也会增加，导致参数的增加、计算机的增加、网络传输的延时等问题。这会使网络的训练和推理过程变得更加耗时和耗资源。然而，增加网络层数并不一定能带来错误率的下降和准确率的提升。深层网络可能只能达到浅层网络的水平，使增加网络深度的意义变得不大，并可能产生负面效果。因此，在设计CNN网络时，需要权衡网络的深度和性能，避免层数过多导致不必要的复杂性和性能下降。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [[人工智能-深度学习-36]：卷积神经网络CNN - 简单地网络层数堆叠导致的问题分析（梯度消失、梯度弥散、梯度...](https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120919308)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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