Global Average Pooling(簡稱GAP，全局池化層)技術最早提出是在這篇論文（第3.2節）中，被認為是可以替代全連接層的一種新技術。在keras發布的經典模型中，可以看到不少模型甚至拋棄了全連接層，轉而使用GAP，而在支持遷移學習方面，各個模型幾乎都支持使用Global ...

有部分內容是轉載的知乎的，如有侵權，請告知，刪除便是，但由於是總結的，所以不一一列出原作者是who。 再次感謝，也希望給其他小白受益。 首先說明：可以不用全連接層的。 理解1： 卷積取的是局部特征，全連接就是把以前的局部特征重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。 因為用到了所有的局部特征 ...

深度學習Keras框架筆記之Dense類(標准的一維全連接層) 例： keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None ...

理解為什么要將全連接層轉化為卷積層 1.全連接層可以視作一種特殊的卷積 考慮下面兩種情況： 特征圖和全連接層相連，AlexNet經過五次池化后得到7*7*512的特征圖，下一層全連接連向4096個神經元，這個過程可以看做有4096個7*7*512的卷積核和7*7*512的特征圖進行卷積 ...

CNN學習筆記：全連接層 全連接層 　　全連接層在整個網絡卷積神經網絡中起到“分類器”的作用。如果說卷積層、池化層和激活函數等操作是將原始數據映射到隱層特征空間的話，全連接層則起到將學到的特征表示映射到樣本的標記空間的作用。 　　一段來自知乎的通俗理解： 　　從卷積網絡談起，卷積網絡 ...

　　深度學習最終目的表現為解決分類或回歸問題。在現實應用中，輸出層我們大多采用softmax或sigmoid函數來輸出分類概率值，其中二元分類可以應用sigmoid函數。 　　而在多元分類的問題中，我們默認采用softmax函數，具體表現為將多個神經元的輸出，映射到0 ~ 1的區間中，按概率 ...

1. 全連接層 經過前面若干次卷積+激勵+池化后，終於來到了輸出層，模型會將學到的一個高質量的特征圖片全連接層。其實在全連接層之前，如果神經元數目過大，學習能力強，有可能出現過擬合。因此，可以引入dropout操作，來隨機刪除神經網絡中的部分 ...

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