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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  • 全连接层通俗讲解

    万次阅读 多人点赞 2019-11-14 14:42:40
    概念 什么是全连接层(fully connected layers,FC) ? 全连接层(fully connected layers,FC)在整个卷积神经网络中起到“分类器...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...

    概念

    什么是全连接层(fully connected layers,FC) ?
    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
    在这里插入图片描述
    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。

    看不懂?太抽象了?或者还不不太明白全连接层干啥的,没关系,下面进行通俗讲解。

    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。

    那它是怎么样把3x3x5的输出,转换成1x4096的形式?

    在这里插入图片描述
    很简单,可以理解为在中间做了一个卷积。
    在这里插入图片描述
    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4096个3x3x5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:
    在这里插入图片描述
    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。

    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

    全连接层的作用是分类。
    我们现在的任务是去区别一图片是不是猫
    在这里插入图片描述
    假设这个神经网络模型已经训练完了

    全连接层已经知道
    在这里插入图片描述
    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:
    在这里插入图片描述
    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。

    在这里插入图片描述
    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
    在这里插入图片描述
    当我们找到这些特征,神经元就被激活了(上图红色圆圈)

    参考资料:
    https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/80904580
    https://blog.csdn.net/bobo_jiang/article/details/79370743
    https://blog.csdn.net/qq_34807908/article/details/81736336

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  • 全连接层

    千次阅读 2018-05-01 16:53:10
    转自:...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*...

    转自:https://blog.csdn.net/u011021773/article/details/78121359

    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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  • 全连接层详解

    万次阅读 多人点赞 2020-06-04 16:32:23
    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“分布式特征表示”(下面会讲到这个分布式特征)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...

    注:本系列博客在于汇总CSDN的精华帖,类似自用笔记,不做学习交流,方便以后的复习回顾,博文中的引用都注明出处,并点赞收藏原博主

    1、什么是全连接层:

    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”(下面会讲到这个分布式特征)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hw的全局卷积,hw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

    转载于:https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/81385159

    2、怎么理解全连接层:


    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~在这里插入图片描述

    3、进一步理解⭐⭐⭐

    以下内容转载于:https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/80904580

    例如经过卷积,relu后得到3x3x5的输出。
    在这里插入图片描述
    那它是怎么样把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。
    在这里插入图片描述
    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。

    举个简单的例子:
    在这里插入图片描述
    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(类似加权平均),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


    4、全连接层的作用:


    通过特征提取,实现分类

    我们现在的任务是去区别一图片是不是猫

    在这里插入图片描述
    假设这个神经网络模型已经训练完了,全连接层已经知道
    在这里插入图片描述
    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)
    在这里插入图片描述
    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

    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

    5、全连接层的注意层面:


    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,全接解层的总层数(长度)
    2,单个全连接层的神经元数(宽度)
    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

    在这里插入图片描述

    6、torch代码小结


    以下设置了三个全连接层,大家留意每一层的filter

    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    
    class Net(nn.Module):
        def __init__(self):
            #nn.Module子类的函数必须在构建函数中执行父类的构造函数
            #下式等价于nn.Module.__init__(self)
            super(Net, self).__init__()
            #卷积层“1”表示输入图片为单通道,“6”表示输出通道数,‘5’表示卷积核为5*5
            self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
            #卷积层
            self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
            #全连接层,y=Wx+b
            self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
            #参考第三节,这里第一层的核大小是前一层卷积层的输出和核大小16*5*5,一共120层
            self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
            #接下来每一层的核大小为1*1
            self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    
        def forward(self, x):
            #卷积--激活--池化
            x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
            x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
            #reshape ,'-1'表示自适应
            x = x.view(x.size()[0], -1)
            x = F.relu(self.fc1(x))
            x = F.relu(self.fc2(x))
            x = self.fc3
            return x
    
    net = Net()
    print(net)
    

    self.fc1 = nn.Linear(1655, 120)
    #参考第三节,这里第一层的核大小是前一层卷积层的输出和核大小1655,一共120层
    self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
    #接下来每一层的核大小为1*1
    self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    Net(
      (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
      (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
      (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
      (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
      (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
    )
    
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  • 神经网络:全连接层

    千次阅读 2021-02-06 17:22:36
    全连接层全连接层一般会放在网络的最后,作用是用来综合所有信息。对于cnn它提取特征的范围是全图的,直接把图像降维成一堆序列。 卷积层是一种局部连接,它所能提取的特征的范围,取决于卷积核的感受野,当...

    问题汇总简答(持续更新):

    (1)全连接层对模型的影响?

    首先我们明白全连接层的组成如下:

    二层全连接层结构

    那么全连接层对模型影响参数就是三个:

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

    更详细了解请去:

    蒋竺波:CNN入门讲解:什么是激活函数(Activation Function)​zhuanlan.zhihu.com图标

     

    如果全连接层宽度不变,增加长度:

    优点:神经元个数增加,模型复杂度提升;全连接层数加深,模型非线性表达能力提高。理论上都可以提高模型的学习能力。

    如果全连接层长度不变,增加宽度:

    优点:神经元个数增加,模型复杂度提升。理论上可以提高模型的学习能力。

    难度长度和宽度都是越多越好?

    肯定不是

    (1)缺点:学习能力太好容易造成过拟合。

    (2)缺点:运算时间增加,效率变低。

    那么怎么判断模型学习能力如何?

    看Training Curve 以及 Validation Curve,在其他条件理想的情况下,如果Training Accuracy 高, Validation Accuracy 低,也就是过拟合 了,可以尝试去减少层数或者参数。如果Training Accuracy 低,说明模型学的不好,可以尝试增加参数或者层数。至于是增加长度和宽度,这个又要根据实际情况来考虑了。

    PS:很多时候我们设计一个网络模型,不光考虑准确率,也常常得在Accuracy/Efficiency 里寻找一个好的平衡点。

    -------------------

     

    全连接层:

    全连接层一般会放在网络的最后,作用是用来综合所有信息。对于cnn它提取特征的范围是全图的,直接把图像降维成一堆序列。

    卷积层是一种局部连接,它所能提取的特征的范围,取决于卷积核的感受野,当卷积核感受野覆盖到全图的时候,它的作用就和全连接层类似了。(所以用和特征图尺寸一样大小的卷积核做卷积,提取全图范围特征,和接全连接层,计算过程是等效的,输入输出,参数量完全一样)

    全连接之所以失宠:

    有人说是参数量大的原因。其实如果特征图压缩的足够小再做全连接,参数量和计算量也是不算大的。

    我觉得主要原因还是,目前大多数的任务,如目标检测,或是分割,并不要求提取全图特征,只需要提取能够覆盖目标物体的大小的感受野内特征即可。尤其是小物体检测问题,感受野很小即可,如果还去接全连接提取全图特征,我们待检测的目标会被淹没在和其它背景的平均特征之中变得不可识别。

    全卷积还有一个很大的优点:

    不再要求输入尺寸为固定尺寸,只要求输入图片不太小到被网络下采样到尺寸不够用就行。

    输入图像正好被下采样到1*1,那就是和接全连接一样的效果;下采样后大于1*1,也完全不影响网络的计算过程。

    全连接的那种计算形式就不能做到这么通用,所以可以完全被全卷积形式替换。

    作者:炫云
    链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/136786896
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     

    激活函数(Activation Function),假设我们经过一个Relu之后的输出如下

    Relu:

    然后开始到达全连接层

    全连接层

    以上图为例,我们仔细看上图全连接层的结构,全连接层中的每一层是由许多神经元组成的(1x 4096)的平铺结构,上图不明显,我们看下图

    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


    全连接层有两层1x4096fully connected layer平铺结构(有些网络结构有一层的,或者二层以上的)

    但是大部分是两层以上,泰勒公式都知道吧,意思就是用多项式函数去拟合光滑函数,我们这里的全连接层中一层的一个神经元就可以看成一个多项式,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.

    全连接层之前的作用是提取特征,全连接层的作用是分类

    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,那我们现在往前走一层,那们现在要对子特征分类,也就是对猫头,猫尾巴,猫腿等进行分类,比如我们现在要把猫头找出来

     

    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


    全连接层到底什么用?我来谈三点。

    • 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(注1)。
    • 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。具体案例可参见我们在ECCV'16(视频)表象性格分析竞赛中获得冠军的做法:「冠军之道」Apparent Personality Analysis竞赛经验分享 - 知乎专栏 ,project:Deep Bimodal Regression for Apparent Personality Analysis
    • 在FC越来越不被看好的当下,我们近期的研究(In Defense of Fully Connected Layers in Visual Representation Transfer)发现,FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。具体来讲,假设在ImageNet上预训练得到的模型为 ,则ImageNet可视为源域(迁移学习中的source domain)。微调(fine tuning)是深度学习领域最常用的迁移学习技术。针对微调,若目标域(target domain)中的图像与源域中图像差异巨大(如相比ImageNet,目标域图像不是物体为中心的图像,而是风景照,见下图),不含FC的网络微调后的结果要差于含FC的网络。因此FC可视作模型表示能力的“防火墙”,特别是在源域与目标域差异较大的情况下,FC可保持较大的模型capacity从而保证模型表示能力的迁移。(冗余的参数并不一无是处。)

    注1: 有关卷积操作“实现”全连接层,有必要多啰嗦几句。
    以VGG-16为例,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,其中该卷积核参数如下:
    “filter size = 7, padding = 0, stride = 1, D_in = 512, D_out = 4096”
    经过此卷积操作后可得输出为1x1x4096。
    如需再次叠加一个2048的FC,则可设定参数为“filter size = 1, padding = 0, stride = 1, D_in = 4096, D_out = 2048”的卷积层操作。

     

    展开全文
  • 而对于常见的卷积神经网络,我们经常可以看到卷积层、池化层、激活函数、全连接层的身影。直到现在,卷积层+池化层+激活函数+全连接层的结构仍然很实用,似乎已经成为搭建卷积神经网络的基本结构。下面我将从这四个...
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  • 全连接层计算分解

    千次阅读 2019-03-07 12:51:07
    全连接层的输入是一维数组,多维数组需先进行Flatten进行一维化处理,然后连接全连接层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...
  • Pytorch中已经封装好了组成全连接神经网络的部件 ,即线性与非线性激活,如果模型只是单纯的线性叠加,最后模型也是线性的,等价于只有一个线性,加入非线性激活才使得深度有了意义。 ...
  • 全连接层的作用

    万次阅读 2018-08-16 10:05:05
    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”...
  • 1、卷积网络实例分析 构建卷积网络如下: from tensorflow.python.keras import datasets, models, ... # 第1卷积,卷积核大小为3*3,32个卷积核,28*28为待训练图片的大小 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),
  • 深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层

    万次阅读 多人点赞 2019-01-08 00:53:10
    文章目录深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层卷积层(Convolution)池化层(Pooling)全连接层(Fully connected)全连接层到底什么用?首先三点:接下来再主要谈谈全连接层的意义 东拼西凑看到的各种观点,在此记录...
  • CNN卷积层、池化层、全连接层

    万次阅读 多人点赞 2019-03-02 14:25:00
    卷积神经网络是通过神经网络反向传播自动学习的手段,来得到各种有用的卷积核的过程。 卷积神经网络通过卷积和池化操作,自动学习图像在各个层次上...典型的卷积神经网络通常由以下三种结构共同组成:卷积层(Conv...
  • 以下是我看过最好的全连接层的解释! 原文链接:卷积神经网络(CNN)入门讲解关注专栏 以上图为例,我们仔细看上图全连接层的结构,全连接层中的每一层是由许多神经元组成的(1 × 4096)的平铺结构,上图不明显,...
  • cnn全连接层

    千次阅读 2019-07-17 14:09:50
    1. 定义 全连接层(fully connected layers,FC)在整个卷积...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...
  • 全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播,所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数,如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候,它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来,这会...
  • 全连接层的作用是什么?

    千次阅读 2021-07-14 19:49:33
    全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连因而称之为全连接层。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。 主要作用 全连接层的主要作用就是将前层(卷积、池化等层)计算得到的特征空间映射样本...
  • 深度学习中多层全连接层的作用

    千次阅读 2019-03-26 09:07:44
    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,全接解层的总层数(长度) 2,单个全连接层的神经元数(宽度) 3,激活函数 首先我们要明白激活函数的作用是: 增加...
  • 深度学习笔记——全连接层

    千次阅读 2019-12-24 17:20:19
    1.概观 卷积取的是局部特征,全连接...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。 2.全连接层的理解 ——...
  • 全连接层和激活层

    万次阅读 2019-09-11 19:49:46
    1.全连接层 经过前面若干次卷积+激励+池化后,终于来到了输出层,模型会将学到的一个高质量的特征图片全连接层。其实在全连接层之前,如果神经元数目过大,学习能力强,有可能出现过拟合。因此,可以引入dropout...
  • 深度学习——全连接层(Fully connected dence layers)原理解析 一、简介 全连接层有多个神经元,是一个列向量(单个样本)。在计算机视觉领域正常用于深度神经网络的后面几层,用于图像分类任务。 全连接层算法...
  • 对于全连接层的理解 全连接层的推导

    万次阅读 多人点赞 2018-02-16 18:03:47
    全连接层的推导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的2个地方就是全连接层,...
  • TensorFlow 添加全连接层

    千次阅读 2020-03-01 14:29:48
    Tensorflow中提供了tf.layers.dense()与tf.contrib.layers.fully_connected用于添加全连接层,两者功能一样,后者在前者基础上封装实现。 1. tf.layers.dense() tf.layers.dense( inputs, units, activation=None...
  • 对于全连接层的理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-24 11:45:07
    全连接层的推导 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 下图中连线最密集的2个地方就是...
  • 全连接层的激活函数

    万次阅读 2020-03-06 11:11:45
    1、全连接层 当来到了全连接层之后,可以理解为一个简单的多分类神经网络(如:BP神经网络),通过softmax函数得到最终的输出。整个模型训练完毕。 两层之间所有神经元都有权重连接,通常全连接层在卷积神经网络...
  • 卷积层代替全连接层

    万次阅读 2018-08-01 21:01:20
    为什么卷积层可以“代替”全连接层?   卷积和全连接的区别大致在于:卷积是局部连接,计算局部信息;全连接是全局连接,计算全局信息。(但二者都是采用的点积运算)   但如果卷积核的kernel_size和输入...

空空如也

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全连接层