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为什么在卷积神经网络中全连接层4096维特征向量
如题所述
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第1个回答 2016-08-31
通常为了计算的优化等缘故,维度一般取2的指数。
全连接层
后续计算loss,总共类别应该会有上千类,所以之前的layer最好也是1000这种规模,所以一般取1024,2048,4096等。
通过在
数据集
上进行测试,可以跑出来一个结果比较好的网络结构
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需要引入
全连接层
答:
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的区别
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。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存。卷积神经网络的...
卷积神经网络为什么
最后接一个
全连接层
答:
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。但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一层...
全连接层
的作用是
什么
?
答:
首先,
全连接层在神经网络中
的作用,可以类比于一个分类器。它将经过
卷积层
、池化层和激活函数层等一系列操作后,从原始数据中提炼出的“分布式特征表示”转化为可以直接对应样本标签的输出。这个过程类似于将隐
层特征
空间与样本空间紧密连接起来,赋予模型精准分类的能力。然而,随着网络规模的扩大和参数冗余...
卷积神经网络
的
卷积层
、激活层、池化层、
全连接层
答:
数据输入的是一张图片(输入层),CONV表示
卷积层
,RELU表示激励层,POOL表示池化层,Fc表示
全连接层
全连接
神经网络
需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播,所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数,如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候,它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来,这会出现过...
TCN(Temporal Convolutional Network)
答:
扩大卷积(dilated convolution)是通过跳过部分输入来使filter可以应用于大于filter本身长度的区域。等同于通过增加零来从原始filter中生成更大的filter。假设一个
卷积神经网络
的输入是224x224x3的图像,一系列的
卷积层
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4096
的
全连接层
...
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卷积神经网络和全连接神经网络不同
卷积神经网络全连接层怎么计算的
卷积神经网络全连接层
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