卷积神经网络与传统神经网络有什么区别？

卷积神经网络(CNN)和传统神经网络(如全连接网络)的主要区别在于:

1. 卷积层 VS 全连接层:
   卷积层通过卷积核对输入特征矩阵进行卷积操作,是局部连接并共享参数。全连接层是每个神经元与前一层的所有神经元全部连接,参数数量大。
   示例:

python
# 卷积层
conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)  

# 全连接层  
fc1 = nn.Linear(32 * 32 * 3, 120)  

2. 池化层:
   CNN具有池化层,可以进行下采样和提取输入的不变特征。全连接网络没有池化层。
   示例:

python  
# 池化层
pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)

3. 形状保持:
   CNN的卷积层和池化层可以保持输入数据的空间形状(如图像的高和宽),只在深度上增加维度。全连接网络会将输入reshape成向量,空间信息丢失。
4. 共享参数:
   CNN的卷积核是共享参数,在全连接网络每个神经元的权重是独立的参数。所以CNN的参数更少。
5. 特征提取:
   CNN可以自动学习到输入数据(如图像)的空间特征,如边缘、颜色、纹理等。全连接网络没有这个功能,需要手工提取特征。
   示例:

python
cnn = CNN()      # 卷积神经网络 
fc = FC()        # 全连接网络

cnn(image)       # cnn可以直接输入原始图像     
fc(feature_vec)  # fc需要手动提取的特征向量作为输入

所以,CNN比全连接网络在图像和语音等领域有更好的表现,已经成为这些任务的主流模型。但全连接网络在一些其他领域,如推荐系统中也具有优势。
两种网络各有优点,理解它们的差异和特点,有助于在不同的问题上选择更加合适的模型。