神经网络的linear层是干什么的
时间: 2024-01-25 22:03:05 浏览: 117
神经网络中的MLP是什么
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神经网络的linear层(也称为全连接层)是神经网络中最基本的组成部分之一,它的作用是将输入的数据进行线性变换,并生成新的特征表示。具体来说,linear层接受一个输入向量,将其乘以一个权重矩阵,并加上一个偏置向量,最终输出一个新的向量。这个新的向量可以被传递到激活函数中,进一步转换为更高级别的特征表示。
在深度学习中,我们通常会把多个linear层叠加在一起形成深度神经网络。通过不断地叠加linear层,神经网络可以逐渐学习到更复杂和抽象的特征表示,从而提高模型的性能和泛化能力。
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