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：16、全連接層
out f X W b 線性轉換 out relu X W b 非線性轉換 X W b h relu X W b ，最后得到的值h 和h 是prob，比較prob的大小將樣本歸分為該類別。relu函數是將小於 的數等於 ，大於 的數不變。通過全連接層網絡逐漸實現對輸入樣本的降維，如最初的輸入樣本是 維，而最終需要將樣本分為 類，所以需要將輸出設置為 維，即最終會將樣本降為 維，每一維是一個概率， ...
2019-12-25 15:32 0 2480 推薦指數：
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