全連接層和激活層
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 ...
原文：解釋--全連接層輸入大小固定
在剛接觸目標檢測時，學習到R CNN時，為了使全連接層的輸入大小固定，作者將卷積神經網絡的輸出經過warp操作，使得輸入大小固定，那問題來了，為什么全連接網絡的輸入需要固定，而卷積神經網絡的大小可以是任意的。 大家都知道， ，全連接神經網絡結構一旦固定，需要學習的參數w是固定的，例如 輸入圖像是 ，w 的轉置 ， ， gt 輸出矩陣的shape: , ，如果輸入圖像的大小改變，但是w的大小並不會 ...
2019-05-16 10:46 0 1331 推薦指數：
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