之后全连接层用于缓化特征,对输出特征值采取线性连接得到结果特征值。该层的神经元连接上一层中的全部节点,将卷积、池化后的特征信息进行整合,并将整合后的信息传递给输出层进行输出。输出层中的神经元个数依据任务的不同而不同。例如对于分类任务,输出层的神经元是类别的数量,对于回归任务,输出层的神经元对应的是具体数值换句话说
时间: 2024-05-02 15:16:50 浏览: 28
,全连接层是神经网络中的一种常见结构,主要作用是将前面的卷积、池化等操作提取的特征信息进行整合,并通过线性连接得到结果特征值。全连接层的每个神经元都连接上一层的全部节点,因此其参数数量较大,需要进行较为复杂的训练。在分类任务中,全连接层的输出神经元数量等于类别的数量,用于将特征信息映射到不同的类别上;而在回归任务中,全连接层的输出神经元对应的是具体的数值,用于直接预测目标值。
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