卷积神经网络输出层作用

卷积神经网络(CNN)通常会在输出层使用全连接层(Dense Layer)或softmax层，用于将卷积层和池化层的输出映射到目标输出的空间中。

全连接层的作用是将卷积层和池化层的输出展平成一个向量，并将其输入到一个全连接层中。全连接层的神经元数量等于要生成的输出的总数。每个神经元与前一层的每个神经元都有连接，因此全连接层可以学习输入特征之间的复杂非线性关系，从而为最终的分类或回归任务提供预测值。

softmax层在CNN的分类任务中很常见，它将神经网络的输出转换为概率分布，使得每个输出值都代表了对应类别的概率。这样可以将神经网络输出的向量解释为概率向量，并用于多分类任务中的分类决策。

总之，CNN的输出层的作用是将前面卷积层和池化层的输出映射到目标输出的空间中，并将其转换为一个可用于分类或回归任务的向量或概率分布。