大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于卷积神经网络全连接层的问题，于是小编就整理了4个相关介绍卷积神经网络全连接层的解答，让我们一起看看吧。
卷积神经网络为什么最后接一个全连接层？
在基本的CNN网络中，全连接层的作用是将经过多个卷积层和池化层的图像特征图中的特征进行整合，获取图像特征具有的高层含义，之后用于图像分类。
在CNN网络中，全连接层将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度(一般为输入图像数据集中的图像类别数)的特征向量。这个特征向量包含了输入图像所有特征的组合信息，虽然丢失了图像的位置信息，但是该向量将图像中含有最具有特点的图像特征保留了下来以此完成图像分类任务。从图像分类任务的角度来看，计算机只需要对图像内容进行判定，计算输入图像具体所属类别数值（所属类别概率），将最有可能的类别输出即可完成分类任务。卷积神经网络中卷积核的翻转、全连接层的处理和反向传播的详细过程，是怎样的？
首先卷积核会在自身内部形成一个类似数字8的漩涡，这个漩涡会进而产生微弱向内的引力场，卷积神经在这个引力场的作用下向内收缩，多个卷积神经的引力场其实作用也不大，但是已经足够固立牢固的连接层，全连接层就此建成，在没有外部***的情况下不会产生反向传播。除非有外部***，以目前的科技水平还不能创造深核或者基核***，唯有大喊三声“答主马良我爱你”才能提高0.36%的概率创造深核***。 不知道这个回答能否让你满意，谢谢。
卷积神经网络的构成？
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为平移不变人工神经网络。
卷积神经网络的构成是仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。
其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。
卷积神经网络结构：
1、输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。
全连接神经网络理论上性能是优于卷积神经网络吗？
你指的应该是Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey E. Hinton在2012年发表的《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（***s://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf）。
第1页末尾有这样一句话：
Thus, compared to standard feedforward neural networks with similarly-sized layers, CNNs h***e much fewer connections and parameters and so they are easier to train, while their theoretically best performance is likely to be only slightly worse.
翻译一下：
因此，相比具备类似尺寸的标准前馈神经网络，CNN（译者注：卷积神经网络）连接和参数更少，因此更容易训练，而它们的理论最佳表现大概仅仅稍微差一点。
黑体部分是我特意加上的，为了突出重点：
- 论文说的是“理论最佳表现”（theoretically best performance），“卷积神经网络的理论最佳表现比全连接神经网络稍微差一点”和“卷积神经网络理论上比全连接神经网络表现稍微差一点”是两回事（有点像绕口令，类比一下可能更容易理解，“理论上力气最大的猫比狗力气大”和“理论上猫比狗力气大”是两回事）。
- 其次，“大概”（likely）表示这仅仅是推断，并没有经过严格的形式上的证明，或者有大量的统计数据佐证。
- “仅仅稍微”（only slightly）说明论文作者本意是强调卷积神经网络和全连接神经网络表现相当，而不是强调不如。
所以，你理解的方向可能有些偏差。至于为何卷积神经网络的理论最佳表现要差一点，这是因为卷积操作毕竟损失了信息，所以，从直觉上而言，理论最佳表现会差一点。
到此，以上就是小编对于卷积神经网络全连接层的问题就介绍到这了，希望介绍关于卷积神经网络全连接层的4点解答对大家有用。
