卷積神經網絡中全連接層、softmax與softmax loss理解

一般一個CNN網絡主要包含卷積層，池化層，全連接層，損失層等。 卷積層與池化層在本篇中不做多理解，之後有時間再記錄一下，本篇着重講一下全連接層與損失層。 —————————————————————————————————————— 全連接層： W爲全連接層的參數，X是全連接層的輸入，也就是特徵，經上層卷積或者池化層輸出。 從圖中可以看出X是N1的向量，這是怎麼得到的呢？ 這個輸入X就是由全連接層前

>>阅读原文<<