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全連接層（fully connected layers，FC）在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中起到“分類器”的作用。如果說卷積層、池化層和激活函數(shù)層等操作是將原始數(shù)據(jù)映射到隱層特征空間的話，全連接層則起到將學到的“分布式特征表示”映射到樣本標記空間的作用。在實際使用中，全連接層可由卷積操作實現(xiàn)：對前層是全連接的全連接層可以轉(zhuǎn)化為卷積核為1x1的卷積；而前層是卷積層的全連接層可以轉(zhuǎn)化為卷積核為hxw的全局卷積，h和w分別為前層卷積結果的高和寬
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】全连接层的作用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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