深度學習筆記（基礎篇）——（六）全卷積神經網絡（FCN）

    一般CNN在卷積層以後會接上若干個全鏈接層，將卷積層產生的特徵圖（Feature Map）映射成一個固定長度的特徵向量進行分類。以AlexNet爲表明的經典CNN結構適合於圖像級的分類和迴歸任務，由於它們最後都指望獲得整個輸入圖像的一個數值描述，如AlexNet的ImageNet模型輸出一個1000維的向量，表示輸入圖像屬於每一類的機率。例如，圖4.15中的貓，輸入AlexNet，獲得一個

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