感謝以下這篇博文對vgg深入淺出的講解：
在vgg的測試階段，會把訓練階段的fc換成conv。
那麼問題來了，這樣改變之後，原本fc中已經訓練好的引數怎麼處理？以及為什麼要這樣做？
其實可以這樣理解：
全連線網路在數學表示式上可以和卷積神經網路保持一致。
全連線網路是這樣做的
卷積神經網路是這樣做的
feature map：
filter：
那麼輸出為每一張feature map大小都是
這個結果其實就是乙個
所以，從數學的角度來說，fc和conv最終的結果是一樣的，中間需要的引數也是一樣多的，都是，fc權重矩陣的每一列都對應了conv的乙個filter。這就回答了第乙個問題。
那麼，為什麼要這樣做呢？
假設訓練時輸入的大小是的feature map。
那麼如果現在輸入的大小變為
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