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原创 深度学习——全连接,局部感知,权值共享,卷积输入输出的个人理解
首先理解: 1、全连接层1:(输入为卷积) 全连接和普通神经元类似,输出的每一个神经元都与输入的每一个像素点相连,把多维向量转化为1维向量。 例如前一层的卷积输出50个feature map(图片大小为4X4),全连接层输出的是500个神经元(输出500个数字),则每一个神经元对应4X4X50=800个参数(卷积操作输出一个数字),这一层全连接
2018-02-02 09:41:19 9762
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