深度学习笔记（基础篇）——（六）全卷积神经网络（FCN）

    一般CNN在卷积层以后会接上若干个全链接层，将卷积层产生的特征图（Feature Map）映射成一个固定长度的特征向量进行分类。以AlexNet为表明的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，由于它们最后都指望获得整个输入图像的一个数值描述，如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量，表示输入图像属于每一类的几率。例如，图4.15中的猫，输入AlexNet，获得一个

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