卷積神經網路全連接層

❶ 卷積神經網路中的局部連接是什麼意思

網路的下一層和上一層之間通過卷積核連接，或者說上一層的數據和卷積核卷積之後得到下一層。在全連接網路中，上一層的每個數據和下一層的每個數據都會有關，局部連接的意思就是說下一層只和上一層的局部數據有關。

這張圖就是局部連接，可以看到上一層只有3個單元和下一層連接（這張圖的流程是從下到上，所以我說的上一層是最底層，下一層是按照箭頭方向的上邊那層）。

局部連接的作用是減少計算參數。

❷ 卷積神經網路每一層都需要激活函數嗎

convolution layer需要激活函數
pooling layer需要激活函數
normalization layer不需要激活函數
fully-connected layer需要激活函數
cost layer不需要激活函數

❸ 為什麼全連接神經網路在圖像識別中不如卷積神經網路

輸入數據是n*n的像素矩陣，再使用全連接神經網路，那麼參數的個數會是指數級的增長，需要訓練的數據太多。
而CNN的話，可以通過共享同一個參數，來提取特定方向上的特徵，所以訓練量將比全連接神經網路小了很多。

❹ 卷積神經網路最後的全連接層的權值也是學習得來的嗎

是的 fc的weights cnn的卷積核 以及 pooling層可能會有的 倍數與偏置都是學出來的

❺ 前饋神經網路、BP神經網路、卷積神經網路的區別與聯系

一、計算方法不同

1、前饋神經網路：一種最簡單的神經網路，各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層．各層間沒有反饋。

2、BP神經網路：是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。

3、卷積神經網路：包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。

二、用途不同

1、前饋神經網路：主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。

2、BP神經網路：

（1）函數逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數；

（2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來；

（3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；

（4）數據壓縮：減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。

3、卷積神經網路：可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。

聯系：

BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路，三者都屬於人工神經網路。因此，三者原理和結構相同。

三、作用不同

1、前饋神經網路：結構簡單，應用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數．而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。

2、BP神經網路：具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。

3、卷積神經網路：具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。

(5)卷積神經網路全連接層擴展閱讀：

1、BP神經網路優劣勢

BP神經網路無論在網路理論還是在性能方面已比較成熟。其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。但是BP神經網路也存在以下的一些主要缺陷。

①學習速度慢，即使是一個簡單的問題，一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。

②容易陷入局部極小值。

③網路層數、神經元個數的選擇沒有相應的理論指導。

④網路推廣能力有限。

2、人工神經網路的特點和優越性，主要表現在以下三個方面

①具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

②具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

③具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

❻ 卷積神經網路 連接表是怎麼定義的

卷積神經網路就是將圖像處理中的二維離散卷積運算和人工神經網路相結合。這種卷積運算可以用於自動提取特徵，而卷積神經網路也主要應用於二維圖像的識別。「深」的問題是一個不確定的概念，多少算深？有人認為除了輸入層和輸出層以外只包含一個隱層的神經網路就是淺層的，多個隱層的就是深層的。按照這樣的說法，一個卷積神經網路如果包含一個輸入層，一個卷積層，一個輸出層，那它就是淺層的。但一般不這樣用，何以然啊？使用卷積神經網路不斷地去提取特徵，特徵越抽象，越有利於識別（分類）。那我就一定要將卷積神經網路設計成深層的啊！而且通常卷積神經網路也包含池化層、全連接層，最後再接輸出層。我更傾向於叫它：深度卷積神經網路（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的區別主要就在於DCNN有卷積、池化層，多個卷積-池化單元構成特徵表達，主要應用於二維圖像識別。最粗淺的理解就是：DCNN是帶有二維離散卷積操作的DNN。

❼ 為什麼在卷積神經網路中全連接層4096維特徵向量

通常為了計算的優化等緣故，維度一般取2的指數。
全連接層後續計算loss，總共類別應該會有上千類，所以之前的layer最好也是1000這種規模，所以一般取1024,2048,4096等。

通過在數據集上進行測試，可以跑出來一個結果比較好的網路結構

❽ 卷積神經網路為什麼最後接一個全連接層

在常見的卷積神經網路的最後往往會出現一兩層全連接層，全連接一般會把卷積輸出的二維特徵圖（feature map）轉化成（N*1）一維的一個向量
全連接的目的是什麼呢？因為傳統的端到到的卷積神經網路的輸出都是分類（一般都是一個概率值），也就是幾個類別的概率甚至就是一個數--類別號，那麼全連接層就是高度提純的特徵了，方便交給最後的分類器或者回歸。

但是全連接的參數實在是太多了，你想這張圖里就有20*12*12*100個參數，前面隨便一層卷積，假設卷積核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以現在的趨勢是盡量避免全連接，目前主流的一個方法是全局平均值。也就是最後那一層的feature map（最後一層卷積的輸出結果），直接求平均值。有多少種分類就訓練多少層，這十個數字就是對應的概率或者叫置信度。

❾ 卷積神經網路的全連接層能換成svm嗎

先明白網路運行的原理，首先前向傳播一般人都會，難的是梯度的反向傳播，只要你能解決SVM的誤差反向傳播就能實現網路的嵌入，這個好像已經有人實現了。

❿ 卷積層，降采樣層，全鏈接層.每一層有多個特徵圖，每個特徵圖

卷積神經網路特點權重共享利用同卷積核輸入圖像進行卷積張張特徵圖建議看看些卷及神經網路資料: