全連線層換卷積層的出處大約是yahoo的一篇**「multi-view face detection using deep convolutional neural networks」。
**使用 alexnet 為基礎 fine-tuning 後的網路作為人臉分類器，在檢測時將網路中的全連線層改為卷積層，獲得的輸出即為每個點（下取樣後）屬於人臉的概率，按照一定閾值篩選後將每個點恢復到原始影象的尺寸可以得到乙個矩形區域，然後用opencv中grouprectangles的方法對矩形區域進行聚類和刪除。
在實驗中我發現，
1. 改為卷積層的網路對同一張，每次得到的heatmap是有差別的。按說model固定了結果應該是一定的。
2. 對一張待檢測的，需要對其變化尺寸（因為分類器針對的尺寸是固定的，在這裡為227*227），這樣檢測效率還是會比較低。
卷積神經網路 全連線層
全連線層 全連線層與卷積層 全連線層與gap 全域性平均池化層 1 2 3 全連線層一般會把卷積輸出的二維特徵圖轉化為一維的乙個向量，全連線層的每乙個節點都與上一層的每個節點連線，是把前一層的輸出特徵都綜合起來，所以該層的權值引數是最多的。作用 全連線網路的作用就是將最後一層卷積得到的feature...
卷積神經網路 卷積層
1 2 該部落格主要是對網上知識點的學習和整理，方便日後複習。侵刪。卷積神經網路 cnn 一般由輸入層 卷積層 啟用函式 池化層 全連線層組成，即input 輸入層 conv 卷積層 relu 啟用函式 pool 池化層 fc 全連線層 當我們給定乙個 x 的圖案，計算機怎麼識別這個圖案就是 x 呢...
卷積神經網路 卷積神經網路啟用層
在生物意義上的神經元中，只有前面的樹突傳遞的訊號的加權和值大於某乙個特定的閾值的時候，後面的神經元才會被啟用。簡單的說啟用函式的意義在於判定每個神經元的輸出 放在人臉識別卷積神經網路中來思考，卷積層的啟用函式的意義在於這一塊區域的特徵強度如果沒有達到一定的標準，就輸出0，表明這種特徵提取方式 卷積核...