深度學習——全連接層（Fully connected dence layers）原理解析

深度學習——全連接層（Fully connected dence layers）原理解析 一、簡介 全連接層有多個神經元，是一個列向量(單個樣本)。在計算機視覺領域正常用於深度神經網絡的後面幾層，用於圖像分類任務。 全連接層算法包括兩部分：前向傳播(Forward)和反向傳播(Backward) 二、 算法解析 前向傳播(Forward) 上圖主要有5個變量， x , a , W , b , σ

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