卷积神经网络输出层介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）输出层的设计取决于具体的任务和网络结构。下面是常见的 CNN 输出层：

1.全连接层：通过将卷积层输出的特征图展平成一维向量，再连接到一个全连接层，最后通过 softmax 函数输出分类概率或回归值。

2.池化层：通过对卷积层输出的特征图进行降采样，降低特征图的维度，减少参数量和计算量。

3.卷积层：在一些特殊的任务中，输出可以通过一些卷积核对特征图进行卷积得到。

4.多标签分类层：用于多标签分类任务，将输出变为一个二进制向量，每个维度表示一个标签，值为1表示具有该标签，值为0表示不具有该标签。

5.回归层：用于回归任务，输出一个连续的数值或向量。

在 CNN 中，输出层的设计不仅取决于任务本身，还与前面的网络结构和输入数据的特点有关。