CNN中全连接层的理解
CNN中全连接层的理解 CNN中的卷积层与全连接层都是计算点乘，所以两者可以互相转化。 比如上图中的AlexNet，在将图像变成7x7x512的结构之后，连接了两个4096层的全连接层。第一个全连接层可以理解为用4096个7x7的卷积核卷积7x7X512的结构，输出结果为[1x1x4096]。 第一个全连接层的参数量为4096x7x7x512，为什么是4096个卷积呢，因为7x7x512可以理解为
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