神经网络中Affine layer

最新推荐文章于 2023-06-20 13:15:08 发布
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本文解析了仿射层在神经网络中的关键作用，包括其数学公式y=f(wx+b)的结构，以及在卷积神经网络中作为输出层的常见应用。理解这一层对于深度学习实践至关重要。
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仿射层Affine layer是神经网络中的全连接层，其中仿射的可以看做是不同层神经元之间的相互连接，在许多方面可以被看作是神经网络的「标准」层。

仿射层的一般形式如下

y = f( wx + b)

x 是层输入，w 是参数，b 是偏差，f 是非线性激活函数 。

全连接一般通常被用于卷积神经网络输出的最终层

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