而使用全卷积网络,则是使得特征图的边长知道最后一层全局池化层才被降到1。即,该放全连接层的位置对特征图降维,从n×a×a的特征图降维到m×b×b(b != 1)的特征图,使用的是一次m×n×c×c的卷积: 全卷积网络中,替代全连接层降维功能的卷积 而全卷积网络,只需要保证最后一层的特征图,维度是输出向量的...
卷积层之后经过激励层,1x1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation),提升网络的表达能力。】 卷积层与全连接层之间的过渡层(将多维输入一维化Flatten)。 model.add(Flatten())将最后一个池化层的长宽厚进行展平输出向量,不影响批量大小,方便将该结果接入全连接层。 为了提升 CNN网络性...
若一个深度神经网络包含卷积层、池化层和全连接隐层,一般来说,其参数量( )A.卷积层 > 池化层 > 全连接隐层B.卷积层 > 全连接隐层 >池化层C.池
百度试题 题目池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
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119、典型的CNN由3个部分构成:卷积层、池化层、全连接层。其中()用来大幅降低参数量级(降维)A、卷积层B、池化层C的正确答案和题目解析
全连接层(fully connected layers,FC)(通过矩阵向量乘积)在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则对前面的特征(通过“全局平均值global average pooling”的方法减少全连接的参数)做加权和,将学到的“分布式特征表示”(高度...
答案:用全局池化层替换全连接层 在CNN卷积神经网络发展的初期,卷积层通过池化层(最大池化/平均池化)后总是要一个或多个全连接层,最后经过SoftMax层进行分类。其中FC全连接层的参数超多,使得模型本身变得非常臃肿。在Network in Network 论文中提到了使用全局平局池化层代替全连接层的思路,以下是摘录的一部分资料: ...
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关于卷积神经网络,以下说法正确的是A.LeNet-5是卷积神经网络B.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。C.与全连接的