卷積神經網絡在分類層用卷積層代替全連接層的好處（附代碼演示）

先說一下結論： 好處：可以讓卷積神經網絡模型的訓練集和測試集的圖像大小不一樣，如果是全連接層則必須輸入圖像的大小一致。 分析過程： 全連接層—代碼演示具體操作 假設batch-size是1，最後的卷積層輸出大小是5X5，通道數是512的話，如果接全連接層的話，就需要先reshape成一維的，這裏的dim=12800（5X5X512），這裏全連接層的權重矩陣大小就固定爲了[12800,256]（全連

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