卷積神經網絡CNN【5】FC全連接層

【5】FC全連接層 原圖片尺寸爲9X9，在一系列的卷積、relu、池化操作後，得到尺寸被壓縮爲2X2的三張特徵圖。 全連接層在整個卷積神經網絡中起到「分類器」的作用，即通過卷積、激活函數、池化等深度網絡後，再經過全連接層對結果進行識別分類。首先將經過卷積、激活函數、池化的深度網絡後的結果串起來，如下圖所示 由於神經網絡是屬於監督學習，在模型訓練時，根據訓練樣本對模型進行訓練，從而得到全連接層的權重

>>阅读原文<<