卷積神經網路有哪些局限性

A. 卷積神經網路問題

一般不是一張，是一個batch size

B. 卷積神經網路主要做什麼用的

卷積網路的特點主要是卷積核參數共享，池化操作。
參數共享的話的話是因為像圖片等結構化的數據在不同的區域可能會存在相同的特徵，那麼就可以把卷積核作為detector，每一層detect不同的特徵，但是同層的核是在圖片的不同地方找相同的特徵。然後把底層的特徵組合傳給後層，再在後層對特徵整合(一般深度網路是說不清楚後面的網路層得到了什麼特徵的)。
而池化主要是因為在某些任務中降采樣並不會影響結果。所以可以大大減少參數量，另外，池化後在之前同樣大小的區域就可以包含更多的信息了。
綜上，所有有這種特徵的數據都可以用卷積網路來處理。有卷積做視頻的，有卷積做文本處理的(當然這兩者由於是序列信號，天然更適合用lstm處理)
另外，卷積網路只是個工具，看你怎麼使用它，有必要的話你可以隨意組合池化和卷積的順序，可以改變網路結構來達到自己所需目的的，不必太被既定框架束縛。

C. 卷積神經網路和深度神經網路的區別是什麼

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。多層神經網路是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的。克服單計算層感知器這一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數可以大於或等於1）作為輸入模式「的內部表示」，單計算層感知器變成多（計算）層感知器。補充：深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

D. CNN卷積神經網路結構有哪些特點

局部連接，權值共享，池化操作，多層次結構。
1、局部連接使網路可以提取數據的局部特徵；

2、權值共享大大降低了網路的訓練難度，一個Filter只提取一個特徵，在整個圖片(或者語音/文本) 中進行卷積；

3、池化操作與多層次結構一起，實現了數據的降維，將低層次的局部特徵組合成為較高層次的特徵，從而對整個圖片進行表示。

E. 卷積神經網路的權重過多有什麼壞處'

會造成過擬合，噪音數據會干擾結果

F. 關於卷積神經網路的卷積核個數問題

在從14變成16的時候，不是一一對應的關系。16個feature map中的每一個都是由前一層的14個和新的kernel卷積，然後把得到的14個結果變成1個feature map。下面的圖或許可以幫你理解。（圖片來源：網頁鏈接）

G. 什麼是卷積神經網路為什麼它們很重要

• 卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。[1]它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。

• 卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的復雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的「改進認知機」，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。