学习记录之FCN

1. 传统的CNN网络     传统的CNN在卷积层之后会连接若干个全连接层，将卷积层产生的feature map映射成一个具有固定长度的特征向量。以AlexNet为例，卷基层后的全连接层有三层，第一层为4096*1，第二层为4096*1，第三层为输出层，大小为1000*1. 该结构适合于图像级别的分类和回归任务，因为最后希望得到整个输入图像的一个数值描述（分类概率），最后一层尺寸为1000*1，

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