深入理解卷積層，全連線層的作用意義
有部分內容是轉載的知乎的，如有侵權，請告知，刪除便是，但由於是總結的，所以不一一列出原作者是who。
再次感謝，也希望給其他小白受益。
首先說明：可以不用全連線層的。
理解1：
卷積取的是區域性特徵，全連線就是把以前的區域性特徵重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。
因為用到了所有的區域性特徵，所以叫全連線。
理解2：
從卷積網路談起，卷積網路在形式上有一點點像咱們正在召開的“人民代表大會制度”。卷積核的個數相當於候選人，影象中不同的特徵會啟用不同的“候選人”（卷積核）。
池化層（僅指最大池化）起著類似於“合票”的作用，不同特徵在對不同的“候選人”有著各自的喜好。
全連線相當於是“代表普選”。所有被各個區域選出的代表，對最終結果進行“投票”，全連線保證了receiptive field 是整個影象，既影象中各個部分（所謂所有代表），都有對最終結果影響的權利。
理解3：
假設你是一隻小螞蟻，你的任務是找小麵包。你的視野還比較窄，只能看到很小一片區域。當你找到一片小麵包之後，你不知道你找到的是不是全部的小麵包，所以你們全部的螞蟻開了個會，把所有的小麵包都拿出來分享了。全連線層就是這個螞蟻大會~
理解4：
例如經過卷積，relu後得到3x3x5的輸出。
那它是怎麼樣把3x3x5的輸出，轉換成1x4096的形式？
很簡單,可以理解為在中間做了一個卷積。
從上圖我們可以看出，我們用一個3x3x5的filter 去卷積啟用函式的輸出，得到的結果就是一個fully connected layer 的一個神經元的輸出，這個輸出就是一個值。因為我們有4096個神經元。我們實際就是用一個3x3x5x4096的卷積層去卷積啟用函式的輸出。
以VGG-16再舉個例子吧，
對224x224x3的輸入，最後一層卷積可得輸出為7x7x512，如後層是一層含4096個神經元的FC，則可用卷積核為7x7x512x4096的全域性卷積來實現這一全連線運算過程。
它把特徵representation整合到一起，輸出為一個值。
這樣做,有一個什麼好處？就是大大減少特徵位置對分類帶來的影響。
舉個簡單的例子：
從上圖我們可以看出，貓在不同的位置，輸出的feature值相同，但是位置不同。
對於電腦來說，特徵值相同，但是特徵值位置不同，那分類結果也可能不一樣。
這時全連線層filter的作用就相當於
喵在哪我不管，我只要喵，於是我讓filter去把這個喵找到，
實際就是把feature map 整合成一個值，
和這個喵在哪關係不大了，魯棒性有大大增強。
因為空間結構特性被忽略了，所以全連線層不適合用於在方位上找Pattern的任務，比如segmentation。全連線層中一層的一個神經元就可以看成一個多項式，
我們用許多神經元去擬合數據分佈
但是隻用一層fully connected layer 有時候沒法解決非線性問題，
而如果有兩層或以上fully connected layer就可以很好地解決非線性問題了我們都知道，全連線層之前的作用是提取特徵
全理解層的作用是分類
我們現在的任務是去區別一圖片是不是貓
假設這個神經網路模型已經訓練完了
全連線層已經知道
當我們得到以上特徵，我就可以判斷這個東東是貓了。
因為全連線層的作用主要就是實現分類（Classification）
從下圖，我們可以看出
紅色的神經元表示這個特徵被找到了（激活了）
同一層的其他神經元，要麼貓的特徵不明顯，要麼沒找到
當我們把這些找到的特徵組合在一起，發現最符合要求的是貓
ok，我認為這是貓了
當我們把這些找到的特徵組合在一起，發現最符合要求的是貓
ok，我認為這是貓了
貓頭有這麼些個特徵，於是我們下一步的任務
就是把貓頭的這麼些子特徵找到，比如眼睛啊，耳朵啊
道理和區別貓一樣
當我們找到這些特徵，神經元就被激活了（上圖紅色圓圈）
這細節特徵又是怎麼來的？
就是從前面的卷積層，下采樣層來的
全連線層引數特多（可佔整個網路引數80%左右）
那麼全連線層對模型影響引數就是三個：
- 1，全接解層的總層數（長度）
- 2，單個全連線層的神經元數（寬度）
- 3，啟用函式
首先我們要明白啟用函式的作用是：
增加模型的非線性表達能力
相關推薦
深入理解卷積層，全連線層的作用意義
有部分內容是轉載的知乎的，如有侵權，請告知，刪除便是，但由於是總結的，所以不一一列出原作者是who。再次感謝，也希望給其他小白受益。首先說明：可以不用全連線層的。理解1：卷積取的是區域性特徵，全連線就是把以前的區域性特徵重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。因為用到了所有的區域性特
卷積神經網路全連線層轉換為卷積層獲得heatmap
理論部分 轉自 http://blog.csdn.net/u010668083/article/details/46650877 實驗部分 全連線層換卷積層的出處大約是yahoo的一篇論文“Multi-view Face Detection Usi
卷積神經網路 全連線層小結
卷積神經網路的卷積層、池化層和啟用函式層等作用是將原始資料對映到隱層特徵空間中，在卷積神經網路最後部分會有全連線層，全連線層的目的是將網路學習到的特徵對映到樣本的標記空間中。全連線層會把卷積輸出的二維特徵圖（featureMap）轉化成一個一維的向量。這一過程具體實現
CNN（卷積層convolutional layer，激勵層activating layer，池化層pooling，全連線層fully connected）
CNN產生的原因：當使用全連線的神經網路時，因為相鄰兩層之間的神經元都是有邊相連的，當輸入層的特徵緯度非常高時（譬如圖片），全連線網路需要被訓練的引數就會非常多（引數太多，訓練緩慢），CNN可以通過訓練少量的引數從而進行特徵提取。上圖每一個邊就代表一個需要訓練的引數，可以直觀
(轉載)感受野和座標對映的計算，以及卷積層跟全連線層的區別
轉自：http://blog.cvmarcher.com/posts/2015/05/17/cnn-trick/ 這篇文章主要講一下Convolutional Neural Network(CNN)裡面的一些概念以及技巧。 Receptive Field (感
CNN卷積層到全連線層的輸入格式變換錯誤 tf.reshape()和slim.flatten()
TypeError: Failed to convert object of type < type ‘list’>to Tensor. Contents: [None, 9216]. Consider casting elements to a supported type.
【深度學習筆記】關於卷積層、池化層、全連線層簡單的比較
卷積層 池化層 全連線層 功能 提取特徵 壓縮特徵圖，提取主要特徵 將學到的“分散式特徵表示”對映到樣本標記空間 操作 可看這個的動態圖，可惜是二維的。對於三維資料比如RGB影象（3通道），卷積核的深度必須
卷積神經網路——輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層
卷積神經網路（CNN）由輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層組成，即INPUT（輸入層）-CONV（卷積層）-RELU（啟用函式）-POOL（池化層）-FC（全連線層） 卷積層 用它來進行特徵提取，如下： 輸入影象是32*32*3，3是它
卷積神經網路入門一種全卷積神經網路（LeNet），從左至右依次為卷積→子取樣→卷積→子取樣→全連線→全連線→高斯連線測試 最後，為了檢驗 CNN 能否工作，我們準備不同的另一組圖片與標記集（不能在訓練
轉載來自：http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/52443995 第一層——數學部分 CNN 的第一層通常是卷積層（Convolutional Layer）。輸入內容為一個 32 x 32 x 3 的畫素值陣列。現在
利用tensorflow實現神經網路卷積層、池化層、全連線層
第一步：匯入相應的庫import tensorflow as tf import numpy as np12第二步：準備資料（隨機生成一維資料）data_size=25 x_data=np.random.normal(size=data_size) x_input_1d=
深入理解卷積層
增強 當我 pattern 完整 最終 進行 關系 全連接 con https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/80904580 有部分內容是轉載的知乎的，如有侵權，請告知，刪除便是，但由於是總結的，所以不一一列出原
深入理解“卷積”的概念
本文主要為下面兩篇篇文章加自己的理解感悟總結而來 1.知乎高贊回答如何通俗易懂地解釋卷積？ 2.知乎高贊回答卷積為什麼叫「卷」積？ 預備知識 1.向量運算 點乘（a * b） 向量的點乘,也叫
影象語義分割(2)-DeepLabV1: 使用深度卷積網路和全連線條件隨機場進行影象語義分割
論文地址：SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS 論文程式碼： 工程連結1 工程連結2 1. 提出問題 首先明確一個概念-high level task
深度學習基礎--卷積--1*1的卷積核與全連線的區別
1*1的卷積核與全連線的區別 11的卷積核是輸入map大小不固定的；而全連線是固定的。 11卷積的主要作用有以下兩點： 1）降維（ dimension reductionality ），inception中就是這個用。 2）加入非線性，畢竟有啟用
深入理解卷積神經網路(CNN)——從原理到實現
王琦 QQ：451165431 計算機視覺&深度學習 本篇通過在MNIST上的實驗，引出卷積神經網路相關問題，詳細闡釋其原理以及常用技巧、調參方法。歡迎討論相關技術&學術問題，但謝絕拿來主義。 程式碼是博主自己
如何理解“卷積運算”， 在0-t時刻的所有輸入在所考察系統的疊加。 要想看系統在哪個時刻的相應，就把t限制在哪個值
卷積這個東東是“訊號與系統”中論述系統對輸入訊號的響應而提出的。因為是對模擬訊號論述的，所 以常常帶有繁瑣的算術推倒，很簡單的問題的本質常常就被一大堆公式淹沒了，那麼卷積究竟物理意義 怎麼樣呢？ 卷積表示為y(n) = x(n)*h(n) 使用離散數列來理解卷積會更形象一點，我們把y(n)的序列表
對於卷積神經網路中全連線層的理解
全連線層的推導全連線層的每一個結點都與上一層的所有結點相連，用來把前邊提取到的特徵綜合起來。由於其全相連的特性，一般全連線層的引數也是最多的。全連線層的前向計算下圖中連線最密集的2個地方就是全連線層，這很明顯的可以看出全連線層的引數的確很多。在前向計算過程，也就是一個線性的加
為什麼目標檢測中要將全連線層轉化為卷積層？
參考文章： VGG網路中測試時為什麼全連結層改成卷積層 為什麼使用卷積層替代CNN末尾的全連線層 首先看一下卷積層的特點： 區域性連線：提取資料區域性特徵，比如卷積核的感受野 權值共享：一個卷積核只需提取一個特徵，降低了網路訓練的難度 究竟使用卷積層代替全連線層會帶來什麼好處呢？
為什麼要將全連線層轉化為卷積層
轉自：https://www.cnblogs.com/liuzhan709/p/9356960.html 理解為什麼要將全連線層轉化為卷積層 1.全連線層可以視作一種特殊的卷積 考慮下面兩種情況： 特徵圖和全連線層相連，AlexNet經過五次池化後得到7*7*512的特徵圖，下
為什麼使用卷積層替代CNN末尾的全連線層
CNN網路的經典結構是： 輸入層—>（卷積層+—>池化層？）+—>全連線層+ （其中+表示至少匹配1次，？表示匹配0次或1次） 全卷積神經網路Fully Convolutional Network (FCN) 全卷積神經網路即把CNN