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?
你说得对,这很令人困惑。他们标记为“FC”的层实际上是卷积层。我认为,这些“FC”层在空间上是最小的,这一事实指导了术语的选择。
或者,换言之,如果您从具有FC层的convnet开始,将其转换为所述的纯卷积网络,然后在空间上扩展其输入,您以前的FC层将与上面的“FC”层类似:它们将对应于具有最小空间维度的层。
第二种情况不是FC。对于完全连接层的卷积表示,卷积核应具有与输入相同的形状。在cs231的情况下,输入是与形状的内核进行卷积的,并且有4096个这样的内核,因此我们得到1x1x5096作为输出。在第二种情况下,它只是正常的卷积:12x12x128
与3x3x128
内核(带填充)卷积,并且有512
这样的内核提供大小为12x12x512
的输出。
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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