全連線層的作用

全連線層的作用主要就是實現分類

全連線層中一層的乙個神經元就可以看成乙個多項式，我們用許多神經元去擬合資料分布但是只用一層fully connected layer 有時候沒法解決非線性問題，而如果有兩層或以上fully connected layer就可以很好地解決非線性問題了。

在卷積神經網路的最後，往往會出現一兩層全連線層，全連線一般會把卷積輸出的二維特徵圖轉化成一維的乙個向量，這是怎麼來的呢？目的何在呢？

第一層全連線層：1*100

第二層全連線層：1*10

兩層之間的連線就是卷積核：100*10的二維矩陣。

tips：想想矩陣相乘，就明白1x100的「矩陣」怎麼變成1x10的矩陣了。

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

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...

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 ...