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Fully Connected Layer:全连接层

时间:2020-01-29 21:49:30      阅读:232      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:分布式   池化   sof   全连接   卷积层   提取   layer   height   技术   

1. 全连接层:主要用于分类,把分布式特征映射到样本标记空间。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。全连接层中的权值矩阵Wi的每一行相当于一个分类模版,xi与Wi矩阵乘法,即可得到xi与每一个模板的匹配度,从中选取得分最高的匹配模板。

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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。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)。

 

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x1、x2、x3是全连接层的输入,a1、a2、a3是输出

 

Fully Connected Layer:全连接层

标签:分布式   池化   sof   全连接   卷积层   提取   layer   height   技术   

原文地址:https://www.cnblogs.com/shiliuxinya/p/12241145.html

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