深度学习－全连接层

本篇文章将讲述关于全连接层的一些基本概念。首先将完全连接的层视为具有以下属性的黑匣子：在正向传播上1.具有3个输入（输入信号，权重，偏置）2.具有1个输出，关于反向传播1.具有1个输入（dout），其大小与输出相同。2.具有3个（dx，dw，db）输出，其大小与输入相同。 计算图的观点 为了发现每个输入如何影响输出（反向传播），最好将算法表示为计算图： 扩大批量 到目前为止，所有示例都只处理输入中

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