画出一个典型chn网络结构图,并描述各部分的作用

发布网友发布时间：2022-03-27 13:50

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懂视网时间：2022-03-27 18:11

全连接层的作用如下：

　　1、首先全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

　　2、其次目前由于全连接层参数冗余（仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右），近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化（global average pooling，GAP）取代FC来融合学到的深度特征，最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。需要指出的是，用GAP替代FC的网络通常有较好的预测性能。

　　3、最后FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。

　　连接层，又称为数据链路层（Data Link），或称为网络介质层（Network In-terface），也就是网络的基础建设，广泛应用于通信网的安全技术中，处理通信与授权控制的核心协议。可在以太网（Ethernet）、光纤（Fiber）、无线网络（Wireless）、帧传送（Frame Relay）或点对点（PPP）物理网络中为网络层提供数据传送服务，连接层最重要的任务在于传送及接收物理层所传送的光电信号。　

热心网友时间：2022-03-27 15:19

摘要您好 CNN的基本结构： 1.图像就是输入层 2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU 3.接着是CNN特有的池化层（pooling）， 4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等 5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了Softmax激活函数来做图像识别的分类 6.一般fc就为CNN的全连接层。全连接层一般包括最后用softmax激活函数的输出层二、卷积的原理： https://mp.csdn.net/editor/html/109519709 总结：一补二乘三遍历，CNN中采用的是valid模式三、*卷积，如有三个5*5的矩阵，三个2*2的卷积核，也就是被卷机矩阵是5*5*3的tensor，卷积核是2*2*3的tensor。或者输入是RGB图像，可以分成三层。那么在卷积的时候，就是将三个二维的tensor进行卷积之后结果相加再加上偏置。参考动图https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 注意一排下来是一个卷积核，只不过这个卷积核的tensor.size()是n x n x 3。对应的偏置也是3维的tensor 咨询记录 · 回答于2021-11-23画出一个典型chn网络结构图,并描述各部分的作用您好，我这边正在为您查询，请稍等片刻，我这边马上回复您~好的您好 CNN的基本结构： 1.图像就是输入层 2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU 3.接着是CNN特有的池化层（pooling）， 4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等 5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了Softmax激活函数来做图像识别的分类 6.一般fc就为CNN的全连接层。全连接层一般包括最后用softmax激活函数的输出层二、卷积的原理： https://mp.csdn.net/editor/html/109519709 总结：一补二乘三遍历，CNN中采用的是valid模式三、*卷积，如有三个5*5的矩阵，三个2*2的卷积核，也就是被卷机矩阵是5*5*3的tensor，卷积核是2*2*3的tensor。或者输入是RGB图像，可以分成三层。那么在卷积的时候，就是将三个二维的tensor进行卷积之后结果相加再加上偏置。参考动图https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 注意一排下来是一个卷积核，只不过这个卷积核的tensor.size()是n x n x 3。对应的偏置也是3维的tensor 亲爱滴如果您还有其他要咨询的也可以发给我哦谢谢不是网络架构图吗好的，麻烦您稍等一下这边正在加速为您查询好的这张您看下哦