卷积神经网络中的全连接层

矫情吗；* 2023-07-09 06:25 20阅读 0赞

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）

在上一篇博客中（[https://blog.csdn.net/yql\_617540298/article/details/104542823][https_blog.csdn.net_yql_617540298_article_details_104542823]），已经将卷积神经网络中的卷积层、池化层知识点进行了总结，但是没有对全连接层进行描述，这一篇主要是总结全连接层相关知识点，以及对CNN的补充，以便加深对基础知识的学习。

**参考链接：[https://blog.csdn.net/weixin\_38208741/article/details/80615580][https_blog.csdn.net_weixin_38208741_article_details_80615580]**

**参考链接：[https://www.cnblogs.com/mfryf/p/11373142.html][https_www.cnblogs.com_mfryf_p_11373142.html]**

**参考链接：[https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/100532038][https_blog.csdn.net_nanhuaibeian_article_details_100532038]**

**参考链接&\#**

[https_blog.csdn.net_yql_617540298_article_details_104542823]: https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/104542823
[https_blog.csdn.net_weixin_38208741_article_details_80615580]: https://blog.csdn.net/weixin_38208741/article/details/80615580
[https_www.cnblogs.com_mfryf_p_11373142.html]: https://www.cnblogs.com/mfryf/p/11373142.html
[https_blog.csdn.net_nanhuaibeian_article_details_100532038]: https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/100532038

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