全連接層的作用

全連接層(fully connected layers,FC),在整個卷積神經網絡中起到」分類器」作用。如果說卷積層、池化層和激活函數層等操作是將原始數據映射到隱層特徵空間的話，全連接層則起到」將學到的分佈式特徵表示」映射到樣本標記空間的作用。 同時由於全連接層參數冗餘(僅全連接層的參數就可佔整個網絡參數80%左右)，近期一些性能優異的網絡模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化(

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