cnn全连接层

最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布
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#cnn #人工智能 #神经网络 #深度学习 #机器学习

全连接层通过组合特征进行分类，减少位置影响。一层可能无法解决非线性问题，但两层以上可以更好地拟合复杂数据分布。这基于多项式函数对光滑函数的泰勒展开原理。

作用

根据特征的组合进行分类

大大减少特征位置对分类带来的影响

减少特征位置对分类带来的影响

就是它把特征representation整合到一起，输出为一个值

这样做,有一个什么好处？

就是大大减少特征位置对分类带来的影响image

为啥都是两层？

image
但是大部分是两层以上呢

这是为啥子呢

泰勒公式都知道吧

意思就是用多项式函数去拟合光滑函数

我们这里的全连接层中一层的一个神经元就可以看成一个多项式

我们用许多神经元去拟合数据分布

但是只用一层fully connected layer 有时候没法解决非线性问题

而如果有两层或以上fully connected layer就可以很好地解决非线性问题了

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33841176

xinxuann
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