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神经网络的全连接层

神经网络的全连接层

作者: Co酱_秋乏术 | 来源:发表于2022-01-27 19:59 被阅读0次

全连接层(fully connected layers,FC)在整个神经网络中起到“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,全连接层将学到的“分布式特征表示”映射到“样本标记空间”。

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h*w的全局卷积,h和w分别为前层卷积结果的高和宽。

由于全连接层的参数冗余(仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右),有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)取代全连接层,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。

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