在网络中用卷积层代替全连接层

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#深度学习

本文探讨了全卷积网络（FCN）中使用卷积层替代全连接层的方法及其在图像分割任务中的应用。通过将传统神经网络中的全连接层转换为卷积层，FCN能够处理任意大小的输入图像并生成对应尺寸的输出，适用于端到端的学习和预测。此外，文章还介绍了这一转换背后的技术细节及优势。
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吴恩达卷积神经网络学习笔记（八）
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然而，在某些场景下可以考虑用卷积层代替这些线性层以优化性能或引入局部感受野特性。 #### 实现方法 当用卷积层替换线性层时，可以通过调整卷积核尺寸和步幅参数来模拟线性变换的行为。具体来说： 1. **输入重塑*...
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卷积层和全连接层
sdsc1314的博客
06-14 6340
转载：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37407756/article/details/80904580 理解1： 卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。 因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。 理解2： 从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不同的“候选人”（卷积核）。 池化层（仅指最大池化）起着类似于“合票”的作用，不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好
卷积层和全连接层的一些过程简单总结
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卷积神经网络：卷积层，池化层，全连接层
JineD的博客
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butiful1的博客
03-15 2225
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