为什么使用卷积层替代CNN末尾的全连接层

CNN网络的经典结构是： 输入层—>（卷积层+—>池化层？）+—>全连接层+  （其中+表示至少匹配1次，？表示匹配0次或1次） 全卷积神经网络Fully Convolutional Network (FCN) 全卷积神经网络即把CNN网络最后的全连接层替换为卷积层。为什么这么做？换句话说这样会带来什么好处呢？ 首先，说一下卷积层和全连接层的区别：卷积层为局部连接；而全连接层则使用图像的全局信息。

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