在caffe中所谓的Inner_Product（IP) 层即fully_connected (fc)layer，为什么叫ip呢，可能是为了看起来比较优雅吧。。 从CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet.prototxt中截取一段 假设conv2的输入是256*27*27 ...

在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍全连接层 该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述 下面首先给 ...

1. 全连接层：主要用于分类，把分布式特征映射到样本标记空间。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。全连接层中的权值矩阵Wi的每一行相当于一个分类模版，xi与Wi矩阵乘法，即可得到xi与每一个模板的匹配度，从中选取得分最高的匹配模板。 在 CNN ...

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 ...

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等于0，大于0的数不变。通过全连接层网络逐渐实现对输入样本的降维，如最初的输入样本是784维，而最终需 ...

有部分内容是转载的知乎的，如有侵权，请告知，删除便是，但由于是总结的，所以不一一列出原作者是who。 再次感谢，也希望给其他小白受益。 首先说明：可以不用全连接层的。 理解1： 卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。 因为用到了所有的局部特征 ...

1 作用 众所周知，全连接层之前的作用是提取特征，全连接层的作用是分类。 2 关键阶段介绍 假设通过CNN已经提取到特征，下一层是全连接层，这个阶段比较关键，举个例子说明： 上图中CNN的输出是3x3x5的特征图，它是怎么样转换成1x4096的形式呢？ 很简单,可以理解为在中间做了 ...