全连接层和激活层
1. 全连接层 经过前面若干次卷积+激励+池化后，终于来到了输出层，模型会将学到的一个高质量的特征图片全连接层。其实在全连接层之前，如果神经元数目过大，学习能力强，有可能出现过拟合。因此，可以引入dropout操作，来随机删除神经网络中的部分 ...
原文：解释--全连接层输入大小固定
在刚接触目标检测时，学习到R CNN时，为了使全连接层的输入大小固定，作者将卷积神经网络的输出经过warp操作，使得输入大小固定，那问题来了，为什么全连接网络的输入需要固定，而卷积神经网络的大小可以是任意的。 大家都知道， ，全连接神经网络结构一旦固定，需要学习的参数w是固定的，例如 输入图像是 ，w 的转置 ， ， gt 输出矩阵的shape: , ，如果输入图像的大小改变，但是w的大小并不会 ...
2019-05-16 10:46 0 1331 推荐指数：
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