爲何含有全連接層的網絡，需要固定輸入圖片大小？

前言 在圖像識別，目標檢測等任務中經常用到預訓練的模型，比如在VGG16模型結構（除去最後一層）的基礎上加上多個softmax層用來分類。在SSD中用預訓練的VGG16和ResNet50作爲特徵提取層。   當你用到包含全連接層的預訓練模型時，就需要固定固定輸入圖片的大小。 池化層需要經過Flatten壓扁之後，才能和全連接成相連。 如上圖，經過最後一個池化層和Flatten後的輸出矩陣形狀爲（8

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