如何将卷积神经网络中的全连接层变成卷积层
卷积由feature map到全连接层的设置节点个数也为一个超参数，可以进行设置；同时，这个过程也可以看作是一个卷积的过程。 全连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算，一个卷积核卷积后的结果为一个节点，就对应全连接层的一个神经元。假设： 最后一个卷积层的输出为7×7×512，连接此卷积 ...
原文：从多维卷积说起，比较CNN中的全连接和全卷积
一幅图像里包含三个通道，分别是RGB通道。三通道在卷积时是通过累加三个卷积结果得到的。 CNN中全连接层的卷积核大小是feature map的大小。比如feature是 的，那么该全连接层的卷积核大小为 的。 FCN中是把CNN上最后的三层全连接层换成了全卷积层。这两者的区别其实是卷积核的大小不同。输出的feature map 不再是 的大小。 以下是我自己写的例子，给大家参考，如有错误欢迎指出。 ...
2019-11-16 10:38 2 310 推荐指数：
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