卷积层与全连接层的区别

卷积层和全连接层都是深度学习中常用的神经网络层。

卷积层：

- 主要用于处理图像、语音等具有“局部性”的数据
- 卷积层通过卷积核对输入数据进行卷积操作，提取特征，从而减少参数数量，提高计算效率
- 卷积层的输入和输出都是三维的：宽度、高度和通道数
- 卷积层的参数共享：同一个卷积核对于输入的不同位置使用相同的参数，减少了参数数量

全连接层：

- 主要用于处理关系密切、相互影响的数据
- 全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，相当于将上一层的特征展平后进行处理，每个神经元都对所有输入的特征进行计算
- 全连接层的参数数量较多，容易出现过拟合问题
- 全连接层的输入和输出都是一维的：特征数量

综上所述，卷积层和全连接层适用于不同的数据类型和任务，选择合适的网络结构可以提高模型的性能。