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上传时间: 2021-01-06
详细说明：在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。然而，这种分类方法有一定的局限性。
图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。
对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。假设输入是高和宽均为1,0001,0001,000像素的彩色照片（含3个通道）。即使全连接层输出个数仍是256，该层权重参数的形状也是3,000,000×2563,000,000\times 256
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