全连接层就是把前面经过卷积、激励、池化后的图像元素一个接一个串联在一起,作为判决的投票值,最终得出判决结果。下面的一组图是大神的可视化讲解:
组成卷积神经网络,通过特征提取和学习得到标签的置信值,最终得出分类结果。
扫描二维码关注公众号,回复:
4012123 查看本文章
全连接层就是把前面经过卷积、激励、池化后的图像元素一个接一个串联在一起,作为判决的投票值,最终得出判决结果。下面的一组图是大神的可视化讲解:
组成卷积神经网络,通过特征提取和学习得到标签的置信值,最终得出分类结果。