什么是全连接神经网络,怎么理解“全连接”?
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发布时间：2022-04-27 05:39
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热心网友
时间：2022-06-11 17:11
1、全连接神经网络解析：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
2、全连接的神经网络示意图：
3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小。
神经网络
1、一般的SGD的模型只有一层WX+b，现在需要使用一个RELU作为中间的隐藏层，连接两个WX+b，仍然只需要修改Graph计算单元为：
而为了在数学上满足矩阵运算，我们需要这样的矩阵运算：
这里N取1024，即1024个隐藏结点。
2、于是四个参数被修改：
其中，预测值计算方法改为：
3、计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8%。
热心网友
时间：2022-06-11 17:12
n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
全连接是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小
