CNN中卷积层到全连通层的输入维数
问题是卷积神经网络的数学细节。假设网络的体系结构（其目标是图像分类）是这样的
- 输入图像32x32
- 第一个隐藏层3x28x28（由3个大小为5x5的滤波器卷积而成，步幅=0，无填充），随后是激活
- 池化层（在2x2区域上池化），产生3x14x14 输出
- 第二隐藏层6x10x10（由6个大小为5x5的滤波器卷积而成，步幅=0，无填充），随后激活
- 池化层（在2x2区域上池化），产生6x5x5输出
- 具有100个神经元的全连接层(FCN)-1
- 全连接层(FCN)-2（含10个神经元）
-
null
共有1个答案
通常，一些CNN（如VGG 16、VGG 19)所做的是，它们将MAX_POOL层的3D张量输出平坦化，因此在您的示例中，到FC层的输入将变为(None，150)，但其他CNN（如ResNet50)使用全局max函数获得6x1x1（输出张量的维度），然后将其平坦化（将变为(None，6))并馈入FC层。
这个链接有一个被称为VGG19的流行CNN架构的图像。
为了回答你的问题，当你对图像进行平坦化时，假设一个像素位置是xij（即第i行，j列=n*i+j，其中n是图像的宽度），那么基于矩阵表示，我们可以说它的上部邻居是xi-1，j(n*(i-1)+j)，对于其他邻居，依此类推，因为像素和它们的相邻像素存在一个相关关系，所以FC层将自动调整权重以反映该信息。
因此，您可以将convo->activation->pooling层组视为特征提取层，其输出张量（类似于向量中的维度/特征）将被馈送到网络末端的标准ANN中。
-
卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。本章中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本节中，我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cro
-
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
-
本文向大家介绍CNN的卷积核是单层还是多层的？相关面试题，主要包含被问及CNN的卷积核是单层还是多层的？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。 卷积核的厚度H, 一般
-
卷积神经网络有一个批量过滤器, 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域, 然后把收集来的信息进行整理, 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现, 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息, 然后在以同样的步骤, 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息, 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等. 再经过
-
Convolution1D层 keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filter_length, init='uniform', activation='linear', weights=None, border_mode='valid', subsample_length=1, W_regularizer=None, b_regu
-
Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zero