卷积神经网络CNN【5】FC全连接层
【5】FC全连接层 原图片尺寸为9X9，在一系列的卷积、relu、池化操作后，得到尺寸被压缩为2X2的三张特征图。 全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，即通过卷积、激活函数、池化等深度网络后，再经过全连接层对结果进行识别分类。首先将经过卷积、激活函数、池化的深度网络后的结果串起来，如下图所示 由于神经网络是属于监督学习，在模型训练时，根据训练样本对模型进行训练，从而得到全连接层的权重
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