爲什麼使用卷積層替代CNN末尾的全連接層

CNN網絡的經典結構是： 輸入層—>（卷積層+—>池化層？）+—>全連接層+  （其中+表示至少匹配1次，？表示匹配0次或1次） 全卷積神經網絡Fully Convolutional Network (FCN) 全卷積神經網絡即把CNN網絡最後的全連接層替換爲卷積層。爲什麼這麼做？換句話說這樣會帶來什麼好處呢？ 首先，說一下卷積層和全連接層的區別：卷積層爲局部連接；而全連接層則使用圖像的全局信息。

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