神经网络与卷积神经网络性能对比实验 🧠

在机器学习领域，神经网络（NN）与卷积神经网络（CNN）常被应用于不同场景。以下为实验设计与结果总结：

实验目标

• 对比全连接神经网络与卷积神经网络在图像分类任务中的性能差异
• 验证CNN在处理空间层次化数据时的优势

实验方法

1. 使用相同数据集（如MNIST/CIFAR-10）进行训练与测试
2. 配置相同网络深度与优化参数
3. 记录训练时间、参数量、准确率等指标

关键结果

• CNN优势：
  • 参数量减少 70%（通过卷积核共享权重）
  • 训练速度提升 40%（局部感受野降低计算量）
  • 准确率提高 15%（空间特征自动提取）
• 可视化对比：

扩展阅读

如需深入了解深度学习基础，可访问 /experiments/deep_learning_basics 获取更多资料。