深度学习 | 全连接层原理

一.全连接层：                 全连接层需要把输入拉成一个列项向量，如下图所示：          比如你的输入的feature map是2X2，那么就需要把这个feature map 拉成4X1的列向量，如果你的feature map 的channels是3，也就是你的输入是3X2X2，也就是相当于有了12个像素点，你就需要把feature map 拉成12X1的列向量，这时候，

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