摘要： fc：1.起到分类器的作用。对前层的特征进行一个加权和，（卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间）将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间（也就是label） 2.1*1卷积等价于fc；跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc，也就是输入是一个5*3*3的feature map，用一个3x 阅读全文

摘要： 1.伯努利分布：伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0<p<1),如果它分别以概率p和1-p取1和0为值。EX= p,DX=p(1-p)。 2. dropout其实也是一种正则化，因为也把参数变稀疏（l1，原论文）和变小（l2，caffe实际实现）。只有极 阅读全文