卷积神经网络用全连接层的参数是怎么确定的?

发布网友发布时间：2022-03-27 13:50

共2个回答

懂视网时间：2022-03-27 18:11

全连接层的作用如下：

　　1、首先全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

　　2、其次目前由于全连接层参数冗余（仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右），近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化（global average pooling，GAP）取代FC来融合学到的深度特征，最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。需要指出的是，用GAP替代FC的网络通常有较好的预测性能。

　　3、最后FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。

　　连接层，又称为数据链路层（Data Link），或称为网络介质层（Network In-terface），也就是网络的基础建设，广泛应用于通信网的安全技术中，处理通信与授权控制的核心协议。可在以太网（Ethernet）、光纤（Fiber）、无线网络（Wireless）、帧传送（Frame Relay）或点对点（PPP）物理网络中为网络层提供数据传送服务，连接层最重要的任务在于传送及接收物理层所传送的光电信号。　

热心网友时间：2022-03-27 15:19

卷积神经网络用全连接层的参数确定：卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

输入层

卷积神经网络的输入层可以处理*数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组。

由于卷积神经网络在计算机视觉领域应用较广，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。