全连接层和卷积层最终应用在网络上的不同之处

最新推荐文章于 2025-12-04 17:39:28 发布
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#网络 #深度学习 #人工智能

本文阐述了全连接层中predict阶段对inputshape的一致性要求，以及卷积层灵活性及其对预测效果的影响。重点强调了训练和预测阶段输入形状调整的注意事项。

全连接层：predict的input shape必须与train时的input shape一致
卷积层：predict的input shape可以与train时的input shape不一致，可更改，但是相差较大的话，预测效果会打折扣。因为train得到的特征是固定的。

茵茵同学
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【第3章：卷积神经网络（CNN）——3.2卷积层、池化层、全连接层的详细介绍】
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02-14 693
卷积层，作为CNN的心脏，主要负责从输入图像中提取有用的特征信息。想象一下，你拿着一个“滑动窗口”（也就是卷积核或滤镜）在图像上滑动，这个窗口每滑动到一个位置，就与图像局部区域进行点积运算，从而提取出该区域的特征。这些特征被整理成特征图（Feature Map），用于后续的处理。池化层，紧随其后的是卷积层，主要负责对特征图进行降维，同时保留重要的特征信息。池化层通常放在卷积层之后，以减少计算量和防止过拟合。
深度学习基础：卷积神经网络与全连接层
AI天才研究院
07-24 1251
深度学习基础：卷积神经网络与全连接层 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：深度学习，卷积神经网络，全连接层，图像识别，机器学习 1. 背景介绍
深度学习（十一）：卷积神经网络CNN
hzk1562110692的专栏
03-12 1470
这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 参考视频：吴恩达老师的深度学习系列视频 吴恩达老师深度学习笔记整理 唐宇迪深度学习入门视频课程 笔记下载：深度学习个人笔记完整版 计算机视觉(Computer Vision) 计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学...
卷积结构的类型及各自适用场景（结合Pytorch代码讲解）
AI R&D
02-22 875
不想看文字的可移步b站视频，浙大罗浩博士的网课，强力推荐 正常卷积 Pytorch中卷积的API的常用参数： in_channels:Ci 输入通道数 即输入层的feature map的个数 out_channels:Co 输出通道数，即输出层feature map的个数 对feature map概念不清晰的可参考这篇博客 kernel_size：K 卷积核（也称滤波器）大小 如果只有一个值表明卷积核为方形，两个不同的值则为矩形 stride:步长 即每卷积一次之后卷积核移动多少步 padding:输入
全连接层与卷积层的区别,全连接层和1*1卷积层
ynca67269的博客
10-05 2156
在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（feature map）转化成（N*1）一维的一个向量全连接的目的是什么呢？因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类（一般都是一个概率值），也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。
CNN卷积层、池化层、全连接层
如有侵权，请联系作者删除
12-08 3953
卷积神经网络是通过神经网络反向传播自动学习的手段，来得到各种有用的卷积核的过程。 卷积神经网络通过卷积和池化操作，自动学习图像在各个层次上的特征，这符合我们理解图像的常识。人在认知图像时是分层抽象的，首先理解的是颜色和亮度，然后是边缘、角点、直线等局部细节特征，接下来是纹理、几何形状等更复杂的信息和结构，最后形成整个物体的概念。 典型的卷积神经网络通常由以下三种层结构共同组成：卷积层(Convo...
全连接层的输入和输出_pytorch 学习笔记之 nn 卷积层
weixin_39929259的博客
12-07 3972
pytorch官网文档 pytorch中文文档卷积层(Conv1d,Conv2d,Conv3d)Conv1d（在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维卷积）一维卷积基本原理介绍[1]图中输入的数据维度为8，过滤器(filter,kernel)维度为5，卷积后的数据维度为8-5+1如果过滤器数量仍为1，输入数据的通道(channel)数量变为16,即输入维度为8×16。这里通道的概念相当与自然语言处...
卷积神经网络全连接层详解：特征汇总、FCN替代与性能影响分析
2501_90186640的博客
05-14 1347
本文聚焦CNN的全连接层，详细介绍其将二维特征图转化为一维向量的过程，阐述全卷积网络（FCN）如何通过转置卷积替代全连接层以实现像素级分类，并分析全连接层对图像分类任务中CNN性能的具体影响
神经网络中卷积层和池化层的作用探究
qq_28840013的博客
10-19 5571
1.前言： 我们知道： 卷积层用于进行特征提取。 池化层用于输入的特征图进行压缩，使特征图变小，简化网络计算复杂度或进行特征压缩，提取主要特征。 但在神经网络中它们会使输入的特征逐步变化成什么样？最终得到正确的结果呢？下面我们通过一个简单的神经网络来探究它们的作用。 2.相关说明： 这里将使用下图所示的卷积神经网络： 卷积核大小：[1,1,1,1] 分别对应 [batch,height,widt...
卷积层和全连接层的一些过程简单总结
m0_62263513的博客
05-30 1438
智能计算系统一些小总结
深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层
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qq_40957196的博客
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深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层 文章目录深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层卷积层(Convolution)池化层(Pooling)全连接层(Fully connected)全连接层到底什么用？首先三点：接下来再主要谈谈全连接层的意义 东拼西凑看到的各种观点，在此记录一下，谢谢各位大佬，侵删~ 卷积神经网络是通过神经网络反向传播自动学习的手段，来得到各种有用的卷积核的过程。 卷积神经...
卷积层 (从全连接到卷积层) + 代码实现 ——笔记2.6《动手学深度学习》
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10-11 2411
二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。最简单的形式是，对二维输入数据和卷积核执行互相关操作，然后添加一个偏置。 我们可以设计一个卷积核来检测图像的边缘。 我们可以从数据中学习卷积核的参数。 学习卷积核时，无论用严格卷积运算或互相关运算，卷积层的输出不会受太大影响。 当需要检测输入特征中更广区域时，我们可以构建一个更深的卷积网络。
基于PyTorch深度学习框架实现与复现经典及前沿神经网络层结构的开源项目_包含卷积层池化层全连接层循环神经网络层长短时记忆网络层门控循环单元层注意力机制层Trans.zip
12-02
项目涉及的神经网络层结构范围广泛，从传统和基础的卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer），到循环神经网络层（Recurrent Neural Network Layer），再到更为...
神经网络算法各种层的原理（基于Keras）--输入层，全连接层，卷积层，池化层，嵌入层，长短期记忆网络层等
Cupid_kl的博客
09-05 1544
神经网络中的不同层提供了构建各种深度学习模型所需的基础构件，承担着数据转换和特征提取的核心功能。我们可以根据具体任务的需求选择合适的层来构建模型。
CNN卷积神经网络代码实现及解析（卷积层池化层全连接层）
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07-10 1155
在第一层卷积层提取的基础特征上，第二层卷积层能够捕捉到更复杂的图像模式。这样做的目的是为了确保模型在训练时正确地应用特定的层行为。二维卷积核（输入通道数，输出通道数，卷积核大小，移动步长，输入图像的边界填充的像素数）这会影响模型中某些特定层的行为。二维最大池化层（池化窗口的大小，移动步长，输入图像的边界填充的像素数）全连接层将卷积层和池化层提取到的特征进行综合处理，最终。随着网络层数的增加，卷积层会逐渐提取。的特征，从而更好地进行图像识别任务。在初始层，卷积层提取图像中的。池化层通过减少特征图的尺寸，
vue实现页面不断插入内容并且自动滚动功能
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weixin_50606255的博客
12-04 281
我们在看视频时经常会看到黑客入侵别人电脑会在屏幕上显示一串代码，并且代码不断插入自动滚动，看起来很厉害的样子，现在就在此纪录实现此功能：
网络安全漏洞之React 框架分析
anquan2233的博客
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昨日爆出的 CVE-2025-55182，CVSS 10.0 满分严重漏洞，影响 React 19 及所有 Next.js 15/16 项目。核心问题是 React Server Components 的 Flight 协议存在不安全反序列化，无需任何认证，攻击者只需向 Server Actions 端点发送一个精心构造的 multipart 请求，即可实现远程代码执行（RCE）。目前已确认多个完整 0day 利用链（包括 vm.runInThisContext 在内），未修补实例基本等于已失陷。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
网络安全（黑客技术）—2025自学手册
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网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。走安全行业的工程方向的，技术上面其实有很大的重叠性，抛开甲乙方、岗位名称、岗位职责等因素来看，作为学技术的，也根据以往我们给学员推荐就业和入职情况来看，只要好好掌握以下几种技术（网络协议与安全设备、Linux操作系统、Web服务部署/开发、主流渗透测试/安全工具、一门及以上的编程语言）中的2到3个，都可以较好的胜任工作需求。
全连接层与卷积层
03-18
### 全连接层与卷积层的区别及应用场景 #### 基本定义 全连接层（Fully Connected Layer, FC）是指每一层中的每一个神经元都会与其他层的所有神经元相连，形成密集的连接关系[^2]。而卷积层（Convolutional Layer, Conv）则是通过局部感受野和共享权重的方式提取数据的空间特征[^3]。 #### 参数数量对比 在全连接层中，由于每个神经元都需要与前一层的所有神经元建立连接，因此其参数量会随着输入维度的增长呈平方级增加。相比之下，卷积层利用滑动窗口机制以及权值共享特性，在处理高维数据时能够显著减少模型复杂度和内存消耗[^4]。 #### 数据依赖性分析 对于像图片这样的二维或多维结构化数据来说，相邻像素之间往往存在较强的相关性和模式重复现象；此时采用具有空间不变性的卷积操作更加适合捕捉这些规律并保持原始信息不被破坏。然而当面对无特定拓扑关联的一般向量型样本集时，则更适合运用灵活表达能力强但缺乏先验约束条件下的传统FC架构来建模潜在映射函数关系[^1]。 #### 应用场景划分 - **卷积层适用场合** - 图像分类、目标检测等领域内的任务因为涉及到大量视觉样式识别需求所以广泛采用了基于CNN的设计思路； - 自然语言处理(NLP)当中也有部分方法尝试模仿文本序列间短距离依存特性的做法引入一维卷积运算单元替代LSTM/GRU等循环组件实现高效嵌入表示学习过程。 - **全连接层主要用途** - 当问题本身并不具备明显的几何分布属性或者难以预先设定合理的kernel size stride padding hyperparameters组合方案的时候，默认选择标准MLP作为默认解决方案不失为明智之举; - 在经过若干轮预训练后的高层抽象特征抽取阶段之后再接入几组简单的Dense Block完成最终决策判断工作也是常见套路之一。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), # 卷积层示例 layers.MaxPooling2D((2, 2)), # 池化层 layers.Flatten(), # 展平操作 layers.Dense(64, activation='relu'), # 全连接层示例 layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层 ]) ```
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