CNN中全连接层的理解

时间 2020-12-24

标签深度学习卷积神经网络繁體版

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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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1. CNN中dropout层的理解
2. 对于全连接层的理解
3. 对全连接层的深入理解
4. CNN全连接层和卷积层的转化
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6. 理解全连接层与GAP
7. 全连接层
8. CNN 入门讲解：什么是全连接层
9. 深入理解卷积层，全连接层的作用意义
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