參考:
全連線層(fc,fully connected layer)在整個卷積神經網路中起到分類器的作用,如果說卷積層,池化層和啟用函式層等操作是將原始資料對映到隱層特徵空間的話,全連線層則其到將學到的"分布式特徵表示"對映到樣本標記空間的作用,在實際使用中,全連線層可由卷積操作實現,對前層是全連線的全連線層可以轉化為卷積核為1x1的卷積,而前層是卷積層的全連線層可以轉化為卷積核為hxw的全域性卷積,h,w分別為前層卷積結果的高和寬.(啥意思,不懂啊)
全連線的核心操作就是矩陣向量乘積
全連線層中的每個神經元與其前一層的所有神經元進行全連線, 可以整合卷積層或者池化層中具有類別區分行的區域性資訊,本質就是由乙個特徵空間線性變換到另乙個特徵空間,目標空間的任一維--也就是隱層的乙個cell--都認為會受到源空間的每一維的影響,不考慮嚴謹,可以說,目標向量是源向量的加權和.
在cnn中,全連線通常出現在最後幾層,用於對前面設計的特徵做加權和,比如mnist, 前面的卷積和池化相當於做特徵工程,後面的全連線相當於做特徵加權.(卷積相當於全連線的有意弱化,按照區域性視野的啟發,把區域性之外的弱影響直接抹殺為零,還做了一點強制,不同的區域性所使用的引數居然一致,弱化使引數變少,節省計算量,又專攻區域性不貪多求全,強制進一步減少引數,少即是多).為了提公升cnn網路效能,全連線層每個神經元的激勵函式一般參用relu函式,最後一層全連線層的輸出值被傳遞給乙個輸出,可以採用softmax邏輯回歸(softmax regression)進行分類, 該層也可以稱為softmax層. 對於乙個具體的分類任務, 選擇乙個合適的損失函式是十分重要的,
在rnn中,全連線用來把embedding空間拉到隱層空間,把隱層空間轉回label空間等.
什麼是flatten
flatten 是指將多維的矩陣拉開，變成一維向量來表示。
程式實現？
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...
全連線層和啟用層
1.全連線層 經過前面若干次卷積 激勵 池化後，終於來到了輸出層，模型會將學到的乙個高質量的特徵全連線層。其實在全連線層之前，如果神經元數目過大，學習能力強，有可能出現過擬合。因此，可以引入dropout操作，來隨機刪除神經網路中的部分神經元，來解決此問題。還可以進行區域性歸一化 資料增強等操作，來...
全連線層後面加bn層 池化層和全連線層應用
實際的卷積網路很少僅通過卷積層來構建。它們通常還有其他型別的層。最簡單的是全連線層。這是一種普通的卷積網路層，其中前一層的所有輸出被連線到下一層上的所有節點。通常，這些層位於網路末端。您會在卷積網路中看到的另一種重要的層是池化層。池化層具有多種形式，但最常用的是最大池化，其中輸入矩陣被拆分為相同大小...