CNN——全连接层 dense/FC

作者: 猴子喜 | 来源:发表于2018-09-30 13:52 被阅读0次

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全连接层 dense/FC

1. 作用

根据特征的组合进行分类

大大减少特征位置对分类带来的影响

2.

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

哦，有喵

这个值小

那就可能没喵

和这个喵在哪关系不大了有没有

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

3. 实现

就是我们之前学的神经网络中的那种最普通的层，就是一排神经元。因为这一层是每一个单元都和前一层的每一个单元相连接，所以称之为“全连接”。这里要指定的超参数，无非就是神经元的数量，以及激活函数。

参考知乎蒋竺波文章

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