神经网络输入层的通道中的图像之间差异越大时 是否神经网络学习起来越困难
是的，神经网络学习起来越困难。当输入层的通道中的图像之间差异越大时，神经网络需要更多的训练样本来捕捉图像之间的差异，并且可能需要更多的隐藏层和参数来建立更复杂的模型来处理这些差异。此外，图像之间的差异越大，网络很可能会更难找到一种通用的特征表示方法，这可能导致网络的性能下降。因此，减小输入图像之间的差异可以帮助神经网络更好地学习和泛化。
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