全连接层的作用?
答：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中全连接.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采用ReLU函数。最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出，可以采用softmax逻辑回归（softmax regression）进行 分 类，该层也可 称为 softmax层（softmax layer）．
对于一个具体的分类任务，选择一个合适的损失函数是十分重要的，CNN几种常用的损失函数并分析了它们各自的特点．通 常，CNN的全连接层与MLP 结构一样，CNN的训练算法也多采用BP算法。
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本文向大家介绍全连接层和卷积层的作用？相关面试题，主要包含被问及全连接层和卷积层的作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 全连接层是起到一个分类器的作用，卷积层是用来提取某些特征的层，参数量相对小很多，起到特征工程的作用，感受视野，将欲提取之外的数据的影响减弱，增强需要提取特征的那部分数据的影响
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我知道密集层意味着一个典型的完全连接层，这意味着每个输入都将到每个神经元进行乘法。但最近我脑海中出现了一些问题，当在youtube、博客、StackOverflow和文章上搜索时，没有人给我满意的答案。 1-为什么我们需要神经网络中的全连接（密集）层，它的用法？我们不能使用稀疏层吗（意味着一些输入只会到达一些神经元，所以所有神经元不会得到所有输入） 2-如果我们使用稀疏层会发生什么？我知道计算量会
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我有点理解我们如何根据cs231n将全连接转换为卷积层： FC公司- 我不明白的是，在cs231n中，卷积实现的输出应该是一个维度为1x1x4096的向量，论文如何将FC的输出维度为12x12x512作为卷积实现？
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LocallyConnected1D层 LocallyConnected2D层
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LocallyConnected1D层 keras.layers.local.LocallyConnected1D(nb_filter, filter_length, init='uniform', activation='linear', weights=None, border_mode='valid', subsample_length=1, W_regularizer=None, b_re
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LocallyConnected1D层 keras.layers.local.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_