Полносвязные сети не очень хорошо решают задачи классификации изображений по тому, что:

Другие предметы Колледж Нейронные сети и глубокое обучение полносвязные сети задачи классификации Изображения анализ данных колледж недостатки полносвязных сетей обучение нейронных сетей Новый

Полносвязные сети, или полностью связанные нейронные сети, действительно имеют некоторые ограничения при решении задач классификации изображений. Рассмотрим основные причины, почему они не являются оптимальным выбором для этой задачи:

• Большое количество параметров:

  Полносвязные сети требуют большого количества весов, так как каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя. Это приводит к значительному увеличению числа параметров, что может привести к переобучению, особенно если у нас недостаточно данных для обучения.

• Игнорирование пространственной информации:

  Изображения имеют пространственную структуру, и полносвязные сети не используют эту информацию. Каждый пиксель обрабатывается независимо, что может привести к потере важной информации о взаимосвязях между пикселями.

• Низкая эффективность вычислений:

  Полносвязные сети требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно для больших изображений. Это связано с тем, что количество операций возрастает с увеличением размера входных данных.

• Необходимость предварительной обработки:

  Для достижения приемлемых результатов с полносвязными сетями часто требуется предварительная обработка изображений, такая как уменьшение их размера или извлечение признаков, что добавляет дополнительные шаги в процесс.

• Сложности с обобщением:

  Из-за большого количества параметров полносвязные сети могут плохо обобщать на новых данных, что делает их менее надежными для реальных приложений.

Из-за этих ограничений, для задач классификации изображений чаще используются сверточные нейронные сети (CNN), которые более эффективно обрабатывают изображения и учитывают их пространственную структуру.