CNN全连接层怎么计算

在CNN中，全连接层的计算方式与普通的全连接层相同，但是输入数据的形状可能会有所不同。在卷积层和池化层之后，输出的特征图可能是一个三维的张量，比如形状为(batch_size, height, width, channels)，其中batch_size表示输入数据的数量，height和width表示特征图的高度和宽度，channels表示特征图的深度。为了将特征图转换为一个向量作为全连接层的输入，需要对特征图进行展开操作，即将每个特征图中的所有元素连接成一个长向量。这个向量的长度就是height * width * channels，将这个向量作为全连接层的输入，然后计算全连接层的输出即可。