深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析
深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析 一、简介 全连接层有多个神经元，是一个列向量(单个样本)。在计算机视觉领域正常用于深度神经网络的后面几层，用于图像分类任务。 全连接层算法包括两部分：前向传播(Forward)和反向传播(Backward) 二、 算法解析 前向传播(Forward) 上图主要有5个变量， x , a , W , b , σ
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