全连接层
来源:互联网 发布:matlab中矩阵的乘法 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 01:44
全连接层(FC):对n-1层和n层而言
n-1层的任意一个节点,都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候,激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
缺点:但是网络很大的时候,训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接,这样训练时计算量大大减小。
全连接层作用:在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现:对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积;而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为
前景:目前由于全连接层参数冗余(仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右),近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化(global average pooling,GAP)取代FC来融合学到的深度特征,最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。需要指出的是,用GAP替代FC的网络通常有较好的预测性能。
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