全连接理解2

(名称:全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)

在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢?

举个例子:


最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。

这是怎么做到的呢,其实就是有20*100个12*12的卷积核卷积出来的,对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小的核卷积,这样整幅图就变成了一个数了,如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。

全连接的目的是什么呢?因为传统的网络我们的输出都是分类,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,前面随便一层卷积,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,目前主流的一个方法是全局平均值。

也就是最后那一层的feature map(最后一层卷积的输出结果),直接求平均值。有多少种分类就训练多少层,这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。
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作者:goodshot  
来源:CSDN  
原文:https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79633313  
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