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。這一過程具體實現如下所述：
在卷積層之後進行了池化操作，池化層得到30個12*12的特徵圖，通過全連線層之後，得到了1*100的向量。由於全連線層是輸入中的每個結點與其下一層結點都有連線，那麼使用30*100個12*12的卷積核進行卷積操作。卷積核與輸入影象大小一致，卷積操作之後整個輸入影象就會變成一個數值。30個特徵圖進行卷積操作之後得到30個值，將此30個值進行累加求和，就把30張特徵圖濃縮成一個數值。此操作進行100次之後會得到100個值，即1*100的向量。
全連線層的特徵數特別多，計算量比較大。上述例子中卷積層包含引數個數100*30*12*12。
參考：http://blog.csdn.net/u011021773
https://blog.csdn.net/u011021773/article/details/78121359
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