First, we train both the networks on the normalized MNIST data. The accuracy of the FC network turned out to be 87% while the accuracy of the CNN turned out to be 95%. Given the same number of parameters, the CNN managed to train many more filters. In the FC network, filters that try to get some dependencies between things that are further away with things that are close by, are trained. They are completely wasted. Instead, in the convolutional network, all these parameters concentrate on the relationship between neighbor pixels.
Tout d’abord, nous entraînons les deux réseaux aux données normalisées du MNIST. La précision du réseau entièrement connecté s’est avérée être de 87 %, tandis que celle du réseau ConvNet s’est révélée être de 95 %. Avec le même nombre de paramètres, le ConvNet a réussi à entraîner beaucoup plus de filtres. Dans le réseau entièrement connecté, les filtres qui essaient d’obtenir des dépendances entre des choses qui sont plus éloignées et des choses qui sont proches, sont entraînés et sont complètement gaspillés. Au lieu de cela, dans le ConvNet, tous ces paramètres se concentrent sur la relation entre les pixels voisins.