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来源:互联网 发布:淘宝卖家不同意退款 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 10:03
- What do the fully connected layers do in CNNs?
http://stats.stackexchange.com/questions/182102/what-do-the-fully-connected-layers-do-in-cnns/182122#182122
I understand the convolutional and pooling layers, but I cannot see the reason for a fully connected layer in CNNs. Why isn’t the previous layer directly connected to the output layer?
The output from the convolutional layers represents high-level features in the data. While that output could be flattened and connected to the output layer, adding a fully-connected layer is a (usually) cheap way of learning non-linear combinations of these features.
Essentially the convolutional layers are providing a meaningful, low-dimensional, and somewhat invariant feature space, and the fully-connected layer is learning a (possibly non-linear) function in that space.
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