В чем недостатки полносвязных нейронных сетей какая мотивация к использованию сверточных?

Недостатки полно связных нейронных сетей заключаются в их неэффективности при работе с изображениями и другими типами данных, имеющими пространственную структуру. При использовании полно связных сетей каждый нейрон связан с каждым нейроном следующего слоя, что приводит к очень большому количеству параметров и вычислений. Это делает такие сети трудными в обучении, медленными в работе и требующими большого объема вычислительных ресурсов.

Мотивация к использованию сверхточных нейронных сетей заключается в их специализации на обработке изображений и других данных с пространственной структурой. Сверхточные сети используют операцию свертки, которая позволяет извлекать признаки из изображений с учетом их пространственной солидности. Кроме того, сверхточные сети имеют гораздо меньшее количество параметров, что делает их более эффективными с точки зрения вычислительных ресурсов и времени обучения.

Таким образом, использование сверхточных нейронных сетей для обработки изображений и других данных с пространственной структурой обусловлено их эффективностью, специализацией и более быстрой работой по сравнению с полно связными сетями.