【keras学习——Flatten层的用法】

最新推荐文章于 2025-07-11 10:25:04 发布
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本文探讨了在深度学习中Flatten层的作用及其在卷积神经网络中的应用,尤其是在VGG16这样的经典网络中。文章还讨论了GlobalAveragePooling2D层如何作为Flatten层的一种替代方案被引入到后续的网络架构如Inception V3中,并分析了这种改变是如何减少参数量从而避免过拟合现象。

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        flatten层用来扁平参数用，一般用在卷积层与全链接层之间，可以从vgg16网络中可以看出，但是在后来的网络中用GlobalAveragePooling2D代替了flatten层，可以从vgg16与inceptionV3网络对比看出。从参数的对比可以看出，显然这种改进大大的减少了参数的使用量，避免了过拟合现象。

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