卷积层和全连接层的区别_CNN卷积层、全连接层的参数量、计算量

最新推荐文章于 2025-07-12 21:03:38 发布
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本文通过VGG-16网络模型，详细解析了卷积层和全连接层的参数量与计算量。卷积层参数量计算公式为：参数量=filter size * 前一层特征图的通道数 * filter数量；计算量=输出的feature map * 当前层filter。全连接层参数量和计算量计算方式与卷积层类似，但通常参数量较大，是网络优化的重点。未来CNN发展趋势倾向于小模型、快速运行和高准确性。

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我们以VGG-16为例，来探讨一下如何计算卷积层、全连接层的参数量、计算量。为了简单、直观地理解，以下讨论中我们都会忽略偏置项，实践中必须考虑偏置项。

【卷积层的参数量】

什么是卷积层的参数？

卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转(旋转180°)，再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内的对应相乘求和作为卷积后的值。

那谁是参数呢？图像本身有参数吗？怎么可能呢。

那答案只有一个：filter。

如上图所示，就是一个

equation?tex=3%5Ctimes3 的卷积核，它的参数就是9个。

如果有多个通道呢？这简单啊，就用单通道卷积核的参数量乘以通道数呗。

这仅仅是一个filter的参数量，卷积层有若干个filter啊？

(重点，重点，重点)

计算公式：参数量=(filter size * 前一层特征图的通道数 )* 当前层filter数量

VGG-16为例，Conv1-1，输入

equation?tex=224%5Ctimes224%5Ctimes3 ，64个

equation?tex=3%5Ctimes3 filter，输出feat

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卷积层和全连接层的区别
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08-08 743
综上所述，全连接层和卷积层在神经网络中有不同的作用和特点。全连接层适用于特征的组合和转换，卷积层适用于提取局部特征，并具有参数共享和平移不变性的优势。在神经网络中，全连接层（Fully Connected Layer）和卷积层（Convolutional Layer）是两种不同的层结构，它们在连接方式、参数共享、适用场景等方面存在明显的区别。为了解决全连接层的问题，一些新的网络结构，如卷积神经网络（CNN）和注意力机制等，引入了局部连接、权值共享等概念，从而更好地处理图像、序列等具有结构性的数据。
【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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02-14 511
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---之卷积层与全连接层的区别
zxyhhjs2017的博客
11-22 4万+
一.全连接层：                全连接层需要把输入拉成一个列项向量，如下图所示：          比如你的输入的feature map是2X2，那么就需要把这个feature map 拉成4X1的列向量，如果你的feature map 的channels是3，也就是你的输入是3X2X2，也就是相当于有了12个像素点，你就需要把feature map 拉成12X1的列向量，
卷积神经网络——本质上是在利用卷积做特征压缩，然后再全连接
djph26741的博客
10-23 442
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 写得非常好，可以细读 全连接网络 VS 卷积网络 全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题： 参数数量太多考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素，现在已经不能算大图了)，输入层有1000*1000=100万节点。假设第一个隐藏层有100个...
解释全连接层的“参数数量”和“计算过程”，保证像看动画片一样直观～
最新发布
qq_60294766的博客
07-12 528
本文通过一个2×2的微型神经网络示例，解释了全连接层的参数数量和计算过程。核心要点：1）参数数量为H×W×H×W（16个），因为每个隐藏层神经元需与输入图像所有像素相连；2）计算时每个神经元对输入像素进行加权求和（如神经元1,1输出3.0=0.1×1+0.2×2+0.3×3+0.4×4）；3）加权求和机制类比"学分加权计算总分"，使神经元能综合所有输入信息。该示例生动展示了全连接层的基本工作原理。
卷积神经网络与全连接层的对比
weixin_43882464的博客
02-19 3076
卷积层与全连接层的对比 二维卷积层经常用于处理图像，与此前的全连接层相比，它主要有两个优势： 一是全连接层把图像展平成一个向量，在输入图像上相邻的元素可能因为展平操作不再相邻，网络难以捕捉局部信息。而卷积层的设计，天然地具有提取局部信息的能力。 二是卷积层的参数量更少。不考虑偏置的情况下，一个形状为(ci,co,h,w)(c_i, c_o, h, w)(ci​,co​,h,w)的卷积核的参数量是c...
全连接层和卷积层
Humbunklung的专栏
06-11 1185
卷积层的参数和计算方式与全连接层完全一致，能够实现相同的线性变换。因此，在实际应用中，可以通过调整卷积核的大小和参数设置，使卷积层严格等价于全连接层。 卷积层不仅能实现全连接层的功能，还能更高效地处理具有空间结构的数据，是深度学习中图像等任务的首选结构。
卷积层和全连接层的区别_深入理解卷积层，全连接层的作用意义
weixin_39906245的博客
12-20 5269
有部分内容是转载的知乎的，如有侵权，请告知，删除便是，但由于是总结的，所以不一一列出原作者是who。再次感谢，也希望给其他小白受益。首先说明：可以不用全连接层的。理解1：卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。理解2：从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，...
计算CNN卷积层和全连接层的参数量
计算机视觉领域
01-25 1828
计算CNN卷积层和全连接层的参数量
【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算
weixin_37985288的博客
06-22 1万+
官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html 【搬运】conv卷积层： 1.相当于一个特征提取器来提取特征 2.提供了位置信息 3.减少了参数个数 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37622530/articl...
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 2104
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。
全连接层的作用是什么？
垃圾就应该待在垃圾桶里的博客
03-05 2394
全连接层到底什么用？我来谈三点。 （1）全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw的全局卷积，h和w分别为前层卷积结果的高和宽（注1）。 （2）目前由于全连接层参数冗
笔记三：卷积层相较于全连接层的优势
知其然而后知其所以然
01-29 7277
卷积层相较于全连接层的优势 参数计算量小 说明：如图所示，如果将32x32x3的单元进行全连接得到28x28x6的单元，所需要的参数量如图所示大约需要14 million;但是若是经过如图所示的卷积计算需要的参数为(5x5+1)x6=156个参数。大大减小了训练过程中的参数训练数量。 卷积神经网络卷积层保证参数少的原因 权值共享–Parameter sharing 根据吴恩达老师所说：对于如...
全连接层、卷积层、深度可分离卷积的参数量计算
qq_38198853的博客
07-27 7693
一、全连接层参数的计算： 若输入大小为32×32×3的图片，第一层全连接层有500个节点，则地一层全连接网络的个参数量为： 32×32×3×500+500 约为150万个参数，参数量多，导致计算速度缓慢且容易造成过拟合 于是卷积操作便横空出世 二、卷积层参数的计算： P_num = K_h × K_w × C_in × C_out + C_out （公式1） 或：P_...
机器学习入门（15）— 全连接层与卷积层的区别、卷积神经网络结构、卷积运算、填充、卷积步幅、三维数据卷积、多维卷积核运算以及批处理
wohu1104的专栏
07-02 2万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础。 1. 全连接层 1.1 全连接层网络结构 之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected ）。另外，我们用 Affine 层实现了全连接层。如果使用这个 Affine 层，一个 5 层的全连接的神经网络就可以通过图7-1 所示的网络结构来实现。 Affine 层后面跟
卷积神经网络（CNN）中的全连接层（Fully Connected Layer）
搏博的专栏
11-25 7645
特别的，在分类任务中，全连接层的输出结果通过softmax激活函数映射为各个类别的得分或概率，通过比较不同类别的得分或概率，可以实现分类决策。全连接层中的每个连接都对应一个权重参数，由于全连接层的参数数量很大，因此在实际应用中，通常会采用一些方法（如反向传播算法）来优化和学习这些参数。卷积神经网络（CNN）中的全连接层（Fully Connected Layer，FC层）是神经网络的一种基本层结构，通常位于CNN的尾部，用于对前面卷积层和池化层提取的特征进行全局分析和决策。图3 全连接层中的部分特征。
卷积神经网络中的 “全连接层”
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南淮北安的博客
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全连接神经网络（FCNN）与卷积神经网络（CNN）区别
varda8899的博客
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维度全连接神经网络（FCNN）卷积神经网络（CNN）连接方式全局连接，参数密集局部连接，权重共享，参数稀疏特征提取全局信息，无层次性局部到全局的层次化特征输入适应性需固定维度，难处理高维数据支持可变输入尺寸，适合图像、序列数据典型应用表格数据分类、简单回归任务图像识别、目标检测、语音处理未来趋势：两者常结合使用（如CNN提取特征后接FCNN分类），同时研究者探索混合架构以平衡效率与通用性。
卷积层和全连接层的区别_卷积神经网络中全连接层作用理解总结
weixin_39863371的博客
12-29 4061
前言一般来说，卷积神经网络会有三种类型的隐藏层——卷积层、池化层、全连接层。卷积层和池化层比较好理解，主要很多教程也会解释。• 卷积层(Convolutional layer)主要是用一个采样器从输入数据中采集关键数据内容；• 池化层(Pooling layer)则是对卷积层结果的压缩得到更加重要的特征，同时还能有效控制过拟合。但是可怜的全连接层(Fully Connected layer)很...
卷积层、池化层和全连接层
03-07
卷积层、池化层和全连接层是深度学习中常用的神经网络层。它们在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中起着重要的作用。 1. 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN中最重要的层之一。它通过...
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