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）
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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。
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