全连接就是组合特征和分类器功能 这句话对吗

这句话有一定的道理，但是并不完全准确。全连接是一种神经网络层结构，通常用于将前一层的输出与权重矩阵相乘并加上偏置，然后通过激活函数进行非线性变换，从而得到输出。在神经网络中，全连接层通常被用于组合前一层的特征，并用于分类或回归任务。因此，全连接可以说是组合特征和分类器的一部分功能，但并不能完全代表它们的功能。

相关问题

svm识别的精准度高，cascade分类器识别的数量多这句话对吗

这句话不完全正确。SVM分类器和Cascade分类器都是常用的目标检测算法，但它们的评价指标不同。SVM分类器通常用于二分类问题，可以达到较高的精确度，但对于多类别问题性能可能不如其他算法。而Cascade分类器可以通过级联多个分类器来提高检测率，但在保证低误检率的同时可能会牺牲一定的精确度。因此，选择哪种算法需要根据具体问题和实际需求进行评估和选择。

Softmax分类器是全连接网络吗

是的，Softmax分类器通常是作为全连接神经网络的最后一层来使用的。在全连接网络中，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，输出结果是通过一个Softmax函数进行计算的。这个函数将所有输出值转换为概率分布，使得所有输出值的和为1。因此，Softmax分类器通常用于多分类问题，以输出每个类别的概率分布。