什么是全连接神经网络？怎么理解“全连接”？
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
1、全连接神经网络解析：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
2、全连接的神经网络示意图：
3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小。
神经网络
1、一般的SGD的模型只有一层WX+b，现在需要使用一个RELU作为中间的隐藏层，连接两个WX+b，仍然只需要修改Graph计算单元为：
而为了在数学上满足矩阵运算，我们需要这样的矩阵运算：
这里N取1024，即1024个隐藏结点。
2、于是四个参数被修改：
其中，预测值计算方法改为：
3、计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8%。
