在网络中用卷积层代替全连接层

最新推荐文章于 2024-11-13 17:02:16 发布

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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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参考资料：
FCN用卷积层代替FC层原因（转） - byteH - 博客园
https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html
深度学习—之全卷积神经网络取代全连接层–用于图像分割 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/zxyhhjs2017/article/details/78603332
VGG网络中测试时为什么全链接层改成卷积层 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/qq_30159015/article/details/79710364

占坑，待填

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7、全连接层的二进制直接反馈对齐算法研究

kite3的博客

11-19

本文提出了一种针对全连接层的二进制直接反馈对齐（BDFA）算法，结合传统反向传播（BP）与直接反馈对齐（DFA）的优势，设计了CDFA和BDFA两种新训练方法。CDFA在卷积层使用BP、全连接层使用DFA，提升训练稳定性与准确性；BDFA进一步引入二值化反馈权重，显著降低内存占用与带宽需求，提高计算效率。实验表明，该方法在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上优于传统BP，尤其在小数据集和资源受限场景下表现突出，具备良好的收敛性与应用潜力。

为什么用全卷积代替全连接？

给时光以生命

01-28

1554

之前看过这个问题，但是后来又忘记了，所以写一下加深印象

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cnn输入层_CNN中使用卷积层替代全连接层训练

weixin_39527768的博客

11-20

312

在吴恩达的深度学习的卷积神经网络课程中，对于目标识别介绍了一种划窗方法，在该方法的实现中使用卷积层替代最后的全连接(FC)层例如，在常规的CNN中，最后的部分是FC层，由于其参数与输入数据的大小（H和W）有关，所以训练好了之后就只能预测28x28的规模的图片，如下图这样：28x28但是有时候碰到其他规模的图片的话就没办法了，比如下面的这张：60x60我希望网络能够根据这张图片给出一组预测。如果是常...

卷积层代替全连接层

时光机 °的博客

08-01

1万+

为什么卷积层可以“代替”全连接层？卷积和全连接的区别大致在于：卷积是局部连接，计算局部信息；全连接是全局连接，计算全局信息。（但二者都是采用的点积运算）但如果卷积核的kernel_size和输入feature maps的size一样，那么相当于该卷积核计算了全部feature maps的信息，则相当于是一个kernel_size∗1kernel_size∗1kernel\_size...

机器学习22:全卷积神经网络中卷积层替换全连接层的意义

weixin_39504171的博客

01-09

1952

机器学习22:FCN中卷积层替换全连接层的意义上一篇博客介绍了全连接神经网络，关于卷积层替换CNN中全连接层的可行性和优势叙述的不够清晰，在此进一步补充。本文主要参考了为什么使用卷积层替代CNN末尾的全连接层和为什么将全连接层替换为卷积层？。 1.卷积层替换全连接层的可行性： 卷积层是局部连接，它的特点是稀疏连接和权值共享；而全连接层使用了图像的全局信...

全连接层提速

08-25

268

分类和位置调整都是通过全连接层(fc)实现的，设前一级数据为后一级为，全连接层参数为，尺寸，一次前向传播(forward)即为：计算复杂度为。将进行SVD分解，并用前t个特征值近似：原来的前向传播分解成两步：计算复杂度变为。在实现时，相当于把一个全连接层拆分成两个，中间以一个低维数据相连：转载于:https://www.cnblogs.co...

吴恩达卷积神经网络学习笔记（八）

qq_45498824的博客

03-03

901

神经网络基础部件-卷积层详解

专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。

02-16

2300

本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。

transformer中用卷积代替线性层

03-15

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*...

yolov5全连接层

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05-14

全连接层通常在传统CNN中用于分类，但YOLO系列是目标检测模型，主要使用卷积层。用户提到的全连接层可能出现在哪里呢？YOLOv5基于Anchor的检测，Head部分使用卷积层而不是全连接层来预测边界框和类别概率。不过，...

全局平均池化和全连接层

pangxing6491的博客

07-17

3936

全局平均池化：https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/10476719.html 比较：http://www.mamicode.com/info-detail-2299459.html

CNN全连接层和卷积层的转化

Breeze

03-26

8239

深度学习网络中很多全连接的实现的部分实际上是使用了较小卷积核的卷积方式，CS231n对于这部分的内容有比较详细地讲解，我会结合自己的理解进行整理。先来看下CS231n中的内容：把全连接层转化成卷积层 全连接层和卷积层之间不同在于：卷积核中的权值每次滑动计算时只是局部连接，且在卷积列中的神经元共享参数——计算局部信息，而全连接层神经元的权值与所有输入相连——计算全局信息。但二者都是采用的矩阵的点...

卷积神经网络CNN——卷积层、池化层、全连接层

qq_59702185的博客

11-13

1万+

我们之前学习了全连接的神经网络，如下图：利用全连接神经网络对图像进行处理存在以下两个问题：CNN⽹络受⼈类视觉神经系统的启发，⼈类的视觉原理：从原始信号摄⼊开始（瞳孔摄⼊像素 Pixels），接着做初步处理（⼤脑⽪层某些细胞发现边缘和⽅向），然后抽象（⼤脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进⼀步抽象（⼤脑进⼀步判定该物体是只⼈脸）。下⾯是⼈脑进⾏⼈脸识别的⼀个示例： CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成。其中卷积层是负责提取图像中的局部特征；池化层是用来答复降低参数量级（降维

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

m0_37737957的博客

02-16

6681

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

卷积神经网络相关计算（卷积层+全连接层）

weixin_41880928的博客

05-12

6294

1，卷积层计算假设输入图像为二维矩阵X，尺寸为mⅹn，卷积核数量为C，尺寸为cⅹc，经过卷积运算后得到的输出Y尺寸为((m-c)/s+1)×((n-c)/s+1)。（池化层输出尺寸计算同卷积层）为了直观的展示卷积操作，图2.1表示输入尺寸为5ⅹ5的图像，卷积核尺寸为3ⅹ3，滑动卷积窗口步长为1，偏置为0的卷积过程。二维图像的卷积运算简单的说就是对应相乘再相加，如图，11+20+31+60+71+80+111+120+131=35,其他依次类推。接下来计算卷积层的参数量，输入尺寸是32323，有

卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用

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shinemyangel的博客

05-31

11万+

1. 卷积层的作用 卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征。 2. 池化层的作用 chi'h 3. 全连接层的作用

卷积神经网络全连接层转换为卷积层获得heatmap

zizi7的专栏

10-30

2万+

理论部分转自 http://blog.youkuaiyun.com/u010668083/article/details/46650877 实验部分 全连接层换卷积层的出处大约是yahoo的一篇论文“Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks”。论文使用 AlexNet

为什么用1*1卷积层代替全连接层？

qq_32172681的博客

07-15

1万+

全连接层的作用是，可以将卷积得到的局部特征连接起来，综合考虑整个图像。当1*1卷积层的channel个数等于全连接层的节点个数时，可以看成全连接层，其中空间维度高和宽上的每个元素相当于样本，通道相当于特征。用1*1卷积层代替全连接层的好处： 1、不改变图像空间结构 全连接层会破坏图像的空间结构，而1*1卷积层不会破坏图像的空间结构。 2、输入可以是任意尺寸 全连接层的输入尺寸...

卷神经网络全连接层

03-25

<think>好的，我现在需要回答用户关于卷积神经网络中全连接层的作用及实现方式的问题。首先，我得回忆一下自己之前学过的相关知识，确保理解正确。 全连接层，顾名思义，就是每一层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连。通常在卷积神经网络的最后部分，比如在多个卷积层和池化层之后。记得用户提供的引用中提到，池化层后面一般接全连接层，用于将特征矩阵转化成一维向量进行分类[^1]。这说明全连接层在分类任务中起到关键作用。那么，全连接层的作用主要有两点：一是整合特征，将前面层提取到的局部特征进行全局整合，形成全局特征表示；二是进行分类，通过权重矩阵和激活函数将特征映射到样本的类别空间。引用里也提到，全连接层用于对图片进行分类，到了这一层，网络就要输出结果了[^1][^2]。接下来是实现方式。全连接层的实现通常包括以下几个步骤：首先，将输入数据展平成一维向量。例如，假设最后一个池化层的输出是形状为$(H, W, C)$的特征图（高度、宽度、通道数），需要将其展平为长度为$H \times W \times C$的向量。然后应用权重矩阵和偏置项，进行线性变换，公式可以表示为$\mathbf{y} = \mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{b}$，其中$\mathbf{W}$是权重矩阵，$\mathbf{x}$是输入向量，$\mathbf{b}$是偏置。之后通常会接一个激活函数，如ReLU或Softmax，特别是Softmax用于多分类问题的输出层。需要注意的是，全连接层参数较多，容易导致过拟合，所以常配合Dropout等正则化方法使用。例如，在训练时随机丢弃部分神经元，减少过拟合风险。用户提供的引用中提到，全连接层将池化层的所有特征矩阵转化为一维特征向量[^1]，这支持了展平操作的步骤。另外，引用指出全连接层在最后用于分类任务，比如判断图片是否是猫，所以最后的激活函数通常是Softmax，输出各个类别的概率。总结下来，全连接层的作用是整合全局特征并分类，实现方式包括展平、线性变换和激活函数，同时需要注意参数数量和过拟合的问题。现在需要将这些内容组织成结构清晰的回答，并生成相关问题。</think>### 卷积神经网络中全连接层的作用及实现方式 #### 一、全连接层的作用 1. **特征整合与全局推理** 全连接层通过连接前一层的所有神经元，将局部特征（如卷积层提取的边缘、纹理等）整合为全局特征。例如，卷积层可能检测到“猫耳”或“猫眼”的局部特征，而全连接层会综合这些信息判断图像是否为猫[^2]。 2. **分类决策** 全连接层将高维特征映射到类别空间，通过权重矩阵$\mathbf{W}$和偏置$\mathbf{b}$实现分类。例如，若网络需要区分10类物体，最后一层全连接层的输出维度即为10，并通过Softmax函数输出概率分布[^1]。 #### 二、全连接层的实现方式 1. **输入展平** 假设最后一个池化层输出为$H \times W \times C$的特征图（高度、宽度、通道数），需将其展平为一维向量$\mathbf{x} \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}$。例如：输入形状为$(7,7,64)$，则展平后向量长度为$7 \times 7 \times 64 = 3136$。 2. **线性变换与激活函数** 全连接层的计算可表示为： $$ \mathbf{y} = \sigma(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{b}) $$ 其中$\mathbf{W}$为权重矩阵，$\mathbf{b}$为偏置，$\sigma$为激活函数（如ReLU或Softmax）。分类任务中，最后一层通常使用Softmax函数输出概率。 3. **代码示例（PyTorch）** ```python import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Flatten(), # 展平输入 nn.Linear(3136, 1024), # 全连接层1：3136 → 1024 nn.ReLU(), # 激活函数 nn.Dropout(0.5), # 正则化 nn.Linear(1024, 10), # 全连接层2：1024 → 10 nn.Softmax(dim=1) # 分类输出 ) ``` #### 三、注意事项 - **参数量大**：全连接层的参数量为$N_{\text{in}} \times N_{\text{out}}$，例如输入3136维、输出1024维时，参数量为$3136 \times 1024 \approx 320$万，易导致过拟合。 - **优化方法**：使用Dropout（如`nn.Dropout(0.5)`）或在现代网络（如ResNet）中用全局平均池化替代全连接层。