全連線層的實現

全連線層的每乙個結點都與上一層的所有結點相連，用來把前邊提取到的特徵綜合起來。由於其全相連的特性，一般全連線層的引數也是最多的。

下圖中連線最密集的2個地方就是全連線層，這很明顯的可以看出全連線層的引數的確很多。在前向計算過程，也就是乙個線性的加權求和的過程，全連線層的每乙個輸出都可以看成前一層的每乙個結點乘以乙個權重係數w，最後加上乙個偏置值b得到，即 。如下圖中第乙個全連線層，輸入有5044個神經元結點，輸出有500個結點，則一共需要5044*500=400000個權值引數w和500個偏置引數b。

下面用乙個簡單的網路具體介紹一下推導過程

其中，x1、x2、x3為全連線層的輸入，a1、a2、a3為輸出，有

可以寫成如下矩陣形式：

h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,w_fc1) + b_fc1)

輸入為7* 7 *64,第一層隱藏層採用1024個神經元

全連線層的作用 全連線層實現

將圖1 堆疊可以得到含有多個隱藏層的全連線層，如圖2所示。因為當前層的輸入要與前一層的輸出相匹配 所以，要保證當前層的神經元個數與前一層的輸出結點數相同。即，圖二中隱藏層1有256個神經元，隱藏層2有128個神經元，則隱藏層1中每個神經元的輸出節點數為12。下面，以圖2為例，用不同的方式實現全連線層...

全連線層的作用 手擼ANN之 全連線層的實現

全連線層是mlp的重要組成部分。其前向傳播的計算過程為 其中，為全連線層第 層的輸入，是乙個 的矩陣，其中 和 分別為乙個batch的樣本個數和上一層的節點數 和 為權重和偏置，其中權重為 的矩陣，偏置為乙個 的向量，其中 為下一層的節點數。對於第 層，其反向傳播的過程分為求權重與偏置的偏導 誤差 ...

全連線層的作用

全連線層到底什麼用？我來談三點。注1 有關卷積操作 實現 全連線層，有必要多囉嗦幾句。以vgg 16為例，對224x224x3的輸入，最後一層卷積可得輸出為7x7x512，如後層是一層含4096個神經元的fc，則可用卷積核為7x7x512x4096的全域性卷積來實現這一全連線運算過程，其中該卷積核引...