全连接层 订阅
全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存。 展开全文
全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存。
信息
外文名
Fully connected layer
中文名
全连接层
全连接层全连接层的前向传播
下面图1用一个简单的网络具体介绍一下推导过程: 其中,x1、x2、x3为全连接层的输入,a1、a2、a3为输出,
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  • 全连接层

    2021-02-24 11:53:03
    1、将前一层输出的二维特征图综合起来转化为一维向量,它的每一个节点都与上一层...3、全连接层实现过程:对前层是全连接的全连接层可以转换为卷积核为1*1的卷积;而前层是卷积层的全连接层可以转换为卷积核为前层卷积

    1、将前一层输出的二维特征图综合起来转化为一维向量,它的每一个节点都与上一层的每个节点连接

    2、全连接层的主要作用是将输入图像在经过卷积和池化操作后提取的特征进行压缩,并且根据压缩的特征完成模型的分类功能;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特征表示映射到样本的标记空间的作用。

    3、全连接层实现过程:对前层是全连接的全连接层可以转换为卷积核为1*1的卷积;而前层是卷积层的全连接层可以转换为卷积核为前层卷积输出结果的高和宽一样大小的全局卷积。

    image.png

    最后的两列小圆球就是两个全连接层。在经过若干卷积和池化之后,会输出20个12x12的矩阵E,这代表用了20个神经元,每个神经元都对这张图进行了一次次卷积,并且每个神经元最后输出的12x12的矩阵都代表了这个神经元对该图片的一个特征的理解,接下来到了全连接层,输出一个1x100的矩阵,其实就是有100个20x12x12的卷积核(卷积核的大小和池化层的输出规模是一样的,所以得到的是20个数相加后的一个数)卷积出来的,对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小尺寸的核卷积,这样整幅图就变成了一个数,因为厚度是20,所以对20个核卷积完了之后再相加求和得到一个数,一共是100个卷积核,所以得到100个数。每个数代表一个高度提纯的特征

    最后在经过一个分类器(也是一个全连接层)对这些特征再进行一次计算(降维),将其中的某几个特征进行组合,得到属于各个类别的概率。

    参考:

    https://www.cnblogs.com/MrSaver/p/10357334.html

    https://blog.csdn.net/v_road/article/details/89343769

    缺点

    参数量过大,特别是与最有一个卷积层(池化层)相连的全连接层,如图就需要 100 * 20 * 12 * 12个参数。参数量过大会导致训练速度降低,容易过拟合。

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  • 全连接层(fully connected layer)的通俗理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-03 11:58:41
    通 常,CNN的全连接层与MLP 结构一样,CNN的训练算法也多采用BP算法 举个例子: 最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成...

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    定义

    全连接层(fully connected layers,FC)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hxw的全局卷积,h和w分别为前层卷积结果的高和宽。

    全连接的核心操作就是矩阵向量乘积 y = Wx

     

    本质就是由一个特征空间线性变换到另一个特征空间。目标空间的任一维——也就是隐层的一个 cell——都认为会受到源空间的每一维的影响。不考虑严谨,可以说,目标向量是源向量的加权和。

     

    在 CNN 中,全连接常出现在最后几层,用于对前面设计的特征做加权和。比如 mnist,前面的卷积和池化相当于做特征工程,后面的全连接相当于做特征加权。(卷积相当于全连接的有意弱化,按照局部视野的启发,把局部之外的弱影响直接抹为零影响;还做了一点强制,不同的局部所使用的参数居然一致。弱化使参数变少,节省计算量,又专攻局部不贪多求全;强制进一步减少参数。少即是多) 在 RNN 中,全连接用来把 embedding 空间拉到隐层空间,把隐层空间转回 label 空间等。

     

    CNN与全连接

    在CNN结构中,经多个卷积层和池化层后,连接着1个或1个以上的全连接层.与MLP类似,全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接.全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息.为了提升 CNN网络性能,全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。

     

    最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出,可以采用softmax逻辑回归(softmax regression)进行 分 类,该层也可 称为 softmax层(softmax layer).对于一个具体的分类任务,选择一个合适的损失函数是十分重要的,CNN几种常用的损失函数并分析了它们各自的特点.通 常,CNN的全连接层与MLP 结构一样,CNN的训练算法也多采用BP算法

    举个例子:

    最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。

     

    这是怎么做到的呢,其实就是有20*100个12*12的卷积核卷积出来的,对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小的核卷积,这样整幅图就变成了一个数了,如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。全连接的目的是什么呢?

     

    因为传统的网络我们的输出都是分类,也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号,那么全连接层就是高度提纯的特征了,方便交给最后的分类器或者回归。但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一层卷积,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,目前主流的一个方法是全局平均值。

     

    也就是最后那一层的feature map(最后一层卷积的输出结果),直接求平均值。有多少种分类就训练多少层,这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

     

    >>>关于作者

    CSDN 博客专家,2019-CSDN百大博主,计算机(机器学习方向)博士在读,业余Kaggle选手,有过美团、腾讯算法工程师经历,目前就职于Amazon AI lab。喜爱分享和知识整合。

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  • 解释一下全连接层

    万次阅读 多人点赞 2017-09-28 11:07:27
    解释全连接层的意义与原理

    在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢?

    举个例子:


    最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。

    这是怎么做到的呢,其实就是有20*100个12*12的卷积核卷积出来的,对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小的核卷积,这样整幅图就变成了一个数了,如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。

    全连接的目的是什么呢?因为传统的网络我们的输出都是分类,也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号,那么全连接层就是高度提纯的特征了,方便交给最后的分类器或者回归。

    但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一层卷积,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,目前主流的一个方法是全局平均值。

    也就是最后那一层的feature map(最后一层卷积的输出结果),直接求平均值。有多少种分类就训练多少层,这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

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  • 深入理解卷积层,全连接层的作用意义

    万次阅读 多人点赞 2018-07-03 22:00:01
    首先说明:可以不用全连接层的。理解1:卷积取的是局部特征,全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征,所以叫全连接。理解2:从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一...

    有部分内容是转载的知乎的,如有侵权,请告知,删除便是,但由于是总结的,所以不一一列出原作者是who。

    再次感谢,也希望给其他小白受益。

    首先说明:可以不用全连接层的。

    理解1:

    卷积取的是局部特征,全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。

    因为用到了所有的局部特征,所以叫全连接。

    理解2:

    从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核)。

    池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好。

    全连接相当于是“代表普选”。所有被各个区域选出的代表,对最终结果进行“投票”,全连接保证了receiptive field 是整个图像,既图像中各个部分(所谓所有代表),都有对最终结果影响的权利。

    理解3:

    假设你是一只小蚂蚁,你的任务是找小面包。你的视野还比较窄,只能看到很小一片区域。当你找到一片小面包之后,你不知道你找到的是不是全部的小面包,所以你们全部的蚂蚁开了个会,把所有的小面包都拿出来分享了。全连接层就是这个蚂蚁大会~

    理解4:

    例如经过卷积,relu后得到3x3x5的输出。

    它是怎么样把3x3x5的输出,转换成1x4096的形式?


    很简单,可以理解为在中间做了一个卷积。


    从上图我们可以看出,我们用一个3x3x5的filter 去卷积激活函数的输出,得到的结果就是一个fully connected layer 的一个神经元的输出,这个输出就是一个值。因为我们有4096个神经元。我们实际就是用一个3x3x5x4096的卷积层去卷积激活函数的输出。

    以VGG-16再举个例子吧,

    对224x224x3的输入,最后一层卷积可得输出为7x7x512,如后层是一层含4096个神经元的FC,则可用卷积核为7x7x512x4096的全局卷积来实现这一全连接运算过程。

    它把特征representation整合到一起,输出为一个值。

    这样做,有一个什么好处?就是大大减少特征位置对分类带来的影响。

    举个简单的例子:


    从上图我们可以看出,猫在不同的位置,输出的feature值相同,但是位置不同。

    对于电脑来说,特征值相同,但是特征值位置不同,那分类结果也可能不一样。

    这时全连接层filter的作用就相当于

    喵在哪我不管,我只要喵,于是我让filter去把这个喵找到,

    实际就是把feature map 整合成一个值,这个值大,有喵,这个值小,那就可能没喵

    和这个喵在哪关系不大了,鲁棒性有大大增强。

    因为空间结构特性被忽略了,所以全连接层不适合用于在方位上找Pattern的任务,比如segmentation。

    全连接层中一层的一个神经元就可以看成一个多项式,

    我们用许多神经元去拟合数据分布

    但是只用一层fully connected layer 有时候没法解决非线性问题,

    而如果有两层或以上fully connected layer就可以很好地解决非线性问题了

    我们都知道,全连接层之前的作用是提取特征

    全理解层的作用是分类

    我们现在的任务是去区别一图片是不是猫


    假设这个神经网络模型已经训练完了

    全连接层已经知道


    当我们得到以上特征,我就可以判断这个东东是猫了。

    因为全连接层的作用主要就是实现分类(Classification)

    从下图,我们可以看出


    红色的神经元表示这个特征被找到了(激活了)

    同一层的其他神经元,要么猫的特征不明显,要么没找到

    当我们把这些找到的特征组合在一起,发现最符合要求的是猫

    ok,我认为这是猫了

    当我们把这些找到的特征组合在一起,发现最符合要求的是猫

    ok,我认为这是猫了


    猫头有这么些个特征,于是我们下一步的任务

    就是把猫头的这么些子特征找到,比如眼睛啊,耳朵啊


    道理和区别猫一样

    当我们找到这些特征,神经元就被激活了(上图红色圆圈)

    这细节特征又是怎么来的?

    就是从前面的卷积层,下采样层来的

    全连接层参数特多(可占整个网络参数80%左右)

    那么全连接层对模型影响参数就是三个:

    1. 1,全接解层的总层数(长度)
    2. 2,单个全连接层的神经元数(宽度)
    3. 3,激活函数

    首先我们要明白激活函数的作用是:

    增加模型的非线性表达能力

    展开全文
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    深度学习笔记(6)全连接层的实现:全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。 全连接层的前向计算 下图中连线最密集...
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    千次阅读 2017-06-13 10:40:25
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