卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么,深度卷积神经网络 _云知道

什么是全卷积神经网络？怎么理解？

我们先了解什么是卷积神经网络：传统的神经网络分为三层：输入层、隐藏层、输出层而卷积神经网络分为：输入层、卷积层、激励层、池化层、全连接层全卷积神经网络（FCN）与卷积神经网络（CNN）的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层，输出的是一张已经Label好的图片。详细一点地来说就是FCN对图像进行的是像素级的一个分类与CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同FCN是可以接收任意大小的输入图像的，采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图进行上采样，就可以让他恢复到同雨来输入图像的相同尺寸了这样一来就可以对每个像素都产生一个预测，并且同时还保留了原始图像中的空间信息，最后在上采样的特征图上进行像素分类还有FCN的缺点：那就是在对各个像素进行分类的时候，FCN并没有考虑到像素之间的一个关联，这样分类效果是不够精细的。
【卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么,深度卷积神经网络】卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？

人工智能技术有一种名为机器学习的方法，而机器学习当中又有一类名为神经网络的算法。神经网络如图所示（这是一个简单的全连接神经网络）：每个圆圈代表一个神经元；每条直线表示两个神经元之间相连接，并且是层与层之间的神经元才有连接，层内的神经元之间没有连接；从左到右依次为输入层（Input layer）、隐藏层（Hidder layer）和输出层（Output layer）。
输入层负责接收并输入数据，人们可从输出层获取神经网络输出的数据，而隐藏层（对外部是不可见的）很明显处在输入层与输出层之间。当隐藏层比较多（大于2）的神经网络就是深度神经网络。所谓的深度学习，就是运用深层架构如深度神经网络的机器学习方法。需要特别指出的是，一个仅有单个隐藏层的神经网络就已能够拟合任何一个函数，但这样的浅层网络通常需要很多很多的神经元；深层网络与浅层网络相比，在拥有少得多的神经元便可拟合同样且任意一个函数。
一个浅而宽的网络（浅层网络），或者一个深而窄的网络（深层网络），均可拟合同一个函数，后者往往更节约资源。当然，深层网络同样有一个很显著的劣势。简言之，人们需要大量的数据，运用很多的技巧才可能训练好一个深层网络。于是可得，神经网络，其实就是按照一定的规则而连接起来的多个神经元。而神经网络的结构就有多种了，其中就包括了卷积神经网络。
卷积神经网络是一种更适合处理图像、语音识别任务的神经网络结构。卷积神经网络的英文全称为Convolutional Neural Network，与之对应的英文简称那就是CNN 。不可否认的是，卷积神经网络在人工智能的研究与应用当中，已然成为了一种相当重要的神经网络。特别是在最近这几年，卷积神经网络可谓大放异彩，几乎所有的图像、语音识别等重要的突破均由卷积神经网络取得。
比如，谷歌的GoogleNet、微软的ResNet；谷歌的AlphaGo曾经击败了围棋高手李世石，实际上也运用了卷积神经网络。卷积神经网络如图所示：一个卷积神经网络由若干的卷积层、Pooling层、全连接层组成。并且，人们可以构建各种不同的卷积神经网络，常用的架构模式INPUT -