全连接层的作用

全连接层(fully connected layers,FC),在整个卷积神经网络中起到”分类器”作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到”将学到的分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。 同时由于全连接层参数冗余(仅全连接层的参数就可占整个网络参数80%左右)，近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化(

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