全连接版本和卷积版本的优劣

全连接和卷积是深度学习中常用的两种神经网络结构。

全连接网络是最简单的神经网络结构，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。全连接网络可以处理任何类型的输入，但是在处理图像等高维数据时，全连接网络的参数量非常大，容易导致过拟合。

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，它采用卷积操作来提取特征。CNN 的参数共享机制可以大大减少模型的参数量，从而减少过拟合的问题。CNN 适用于图像等高维数据的处理，具有较好的特征提取能力，能够捕捉到图像中的局部特征。

在实际应用中，全连接网络和卷积神经网络各有优缺点，具体选择哪种结构取决于应用场景和数据特点。对于图像等高维数据的处理，卷积神经网络是更好的选择，而对于文本等低维数据的处理，全连接网络可能更为适用。