全连接层的参数量(parameters)和计算量(FLOPs) 在CNN 结构中,经多个卷积层和池化层后,连接着1个或1个以上的全连接层.与 MLP 类似,全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接.全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息.为了提升 CNN 网络性能,全连接层每个神经元的激励函数一般...