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：16、全连接层
out f X W b 线性转换 out relu X W b 非线性转换 X W b h relu X W b ，最后得到的值h 和h 是prob，比较prob的大小将样本归分为该类别。relu函数是将小于 的数等于 ，大于 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 维，而最终需要将样本分为 类，所以需要将输出设置为 维，即最终会将样本降为 维，每一维是一个概率， ...
2019-12-25 15:32 0 2480 推荐指数：
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