谁能科普一下“深度学习”网络和以前那种“多层神经网络”的区别

　　多层神经网络又叫全连接神经网络。当输入图像为1000*1000的分辨率时，神经网络一层的系数就达到10^12。系数过多引起收敛问题导致训练无法达到最优，并且容易过拟合。让它不具有实现意义。

　　深度学习采用权值共享和局部连接等技术，大大降低了系数的个数和各种避免过拟合的方法，使得网络层数可以达到数百，使得深层网络成为可能。

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