fullyConnectedLayer()
时间: 2023-12-15 21:04:41 浏览: 151
FullyConnected层1
`fullyConnectedLayer()`是一个神经网络中的一种层类型,也被称为全连接层或密集层。它的作用是将输入层的每个节点都连接到输出层的每个节点,也就是每个输入节点都与每个输出节点相连,从而实现数据的全连接。
在深度学习中,全连接层通常用于最后一个分类层,将前面的卷积层或池化层的输出结果展平并输入全连接层,以便进行分类或回归等任务。全连接层的输出结果是输入向量与权重向量的乘积加上偏置向量的和,这个过程可以表示为 $y = Wx + b$,其中 $W$ 是权重矩阵,$x$ 是输入向量,$b$ 是偏置向量,$y$ 是输出向量。
在实际应用中,全连接层的参数量非常大,因此很容易出现过拟合的问题。为了缓解这个问题,常常会使用正则化技术,如 L1 正则化、L2 正则化等。
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