为什么需要卷积 · 全连接读图的三大困境

局部连接 + 权重共享，正好对症三个病
① 展平 → 空间信息丢失 展平 flatten 「鼻子下面是嘴巴」的邻居关系 没了 ② 同一个「5」换位置 → 不认识了 写在左上 写在右下 展平后激活的索引完全错位 → 当成两个陌生输入 ③ 参数爆炸 200 × 200 × 3 = 120,000 节点 单层权重 = 120,000² 0 个权重（约 144 亿） 仅一层就天文级，没法训练也没法存 卷积神经网络 = 局部连接 + 权重共享 同一个核滑遍全图（权重不变） 权重共享 → 治参数爆炸（同一个核全图复用） 局部连接 → 治空间丢失（只看小窗口，保住邻接） 滑动复用 → 治平移不变（同一个核扫遍全图）