全连接层分类的原理

全连接层就是把前面经过卷积、激励、池化后的图像元素一个接一个串联在一起,作为判决的投票值,最终得出判决结果。下面的一组图是大神的可视化讲解:

组成卷积神经网络,通过特征提取和学习得到标签的置信值,最终得出分类结果。

posted @ 2018-11-10 16:09  追逐更好的自己  阅读(7707)  评论(0编辑  收藏  举报