Le réseau neuronal convolutionnel (CNN) est composé d'une couche d'entrée, d'une couche convolutionnelle, d'une fonction d'activation, d'une couche de mise en commun et d'une couche entièrement connectée, à savoir INPUT (couche d'entrée) -CONV (couche convolutionnelle) -RELU (fonction d'activation) -POOL (pool Couche) -FC (couche entièrement connectée)
Dans le blog précédent ( https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/104542823 ), les points de connaissance de la couche convolutionnelle et de la couche de mise en commun dans le réseau neuronal convolutionnel ont été résumés, mais aucun La couche entièrement connectée est décrite. Cet article résume principalement les points de connaissance pertinents de la couche entièrement connectée et complète CNN afin d'approfondir l'apprentissage des connaissances de base.
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