卷积神经网络中全连接层、softmax与softmax loss理解
一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层，全连接层，损失层等。 卷积层与池化层在本篇中不做多理解，之后有时间再记录一下，本篇着重讲一下全连接层与损失层。 —————————————————————————————————————— 全连接层： W为全连接层的参数，X是全连接层的输入，也就是特征，经上层卷积或者池化层输出。 从图中可以看出X是N1的向量，这是怎么得到的呢？ 这个输入X就是由全连接层前
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