傳統BP vs CNN
存在2個問題
傳統BP網絡存在的問題：
1.權值太多，計算量太大
2.權值太多，需要大量樣本進行訓練
傳統的BP來處理圖像問題的話因爲計算權值太多太大。
網絡的建立要根據數據的大小來建立。
求解權值得過程類似於求解方程組的過程，有1億個權值要多少個數據量要多少樣本？
最好是權值得5-30倍。 一般說來數據量越大越好。
CNN的崛起
感受野
CNN的牛逼之處在於通過感受野和權值共享減小了神經網絡需要訓練的參數個數。
權值共享
權值是共享的：區域大小都是一樣的，權值都是一樣的
存在問題-解決方案
存在的問題：
1.邊緣過度不平滑（重採樣的方法來解決這個問題）
2.濾波器太單一（採集圖片的一些特徵，不同的濾波器採集不同的特徵）
