將全連接轉爲卷積層的原因，這篇聽懂了！

卷積和全連接 卷積層的特點：稀疏連接，權值共享 全連接層的特點：每個神經元都和上一層的所有神經元相連接 兩者的共同點：都是由上一層的輸出與參數矩陣相乘從而得到下一層的輸入 所以我們得以得到結論，全連接層和卷積層實際上是可以相互轉換的。 舉個例子： 最後一個卷積層的輸出爲 7*7*512，即每個 feature map 的大小爲 7*7，共有 512 個 feature map，然後通過一個全連接層

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