全连接层的作用是什么？ - 知乎
全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学 …
神经网络Linear、FC、FFN、MLP、Dense Layer等区别是什么？
Linear（线性层）： "Linear" 表示神经网络的线性层，也称为全连接层或密集层。它接收输入并应用线性变换，将每个输入与对应的权重相乘并求和，然后加上偏置。该层没有激活函数。线性 …
FC层别卷积层替代的好处是哪些？ - 知乎
2018年1月23日 · FC层因为数据量大、冗余等原因，一直不太不被人重视，从上面的卷积和全连接可以相互替代，可以看出来，如果卷积是全局卷积，和FC层是一样的，全局卷积可以学习全 …
在进行迁移学习的时候，是怎样确定需要冻结哪些层的呢？ - 知乎
简单来说，如果是图像领域，一般就是冻结所有的cnn层+ 分类器 层前的fc层，这也是绝大多数工作的做法，因为图像的特征比较有 层次性 ； 如果是序列，像是RNN、Transformer等 自回归 …
线性层和全连接层的区别有哪些？ - 知乎
全连接层（简称为fc）通常是指带有激活、偏置的一整套计算。 比如FC = ReLU(XW+b)，这是定义的一种FC操作，激活函数也可以换成其他的。 线性层（简称为Linear）通常指对X做一次线 …
全连接层为什么大部分是两层？ - 知乎
一层可以解决非线性的问题，可以只做一层，卷积层已经在解决非线性的问题了。 神经网络的历史发展趋势就是做多几层直到梯度消失，然后是relu，lstm，attention和googlenet的最宽，所以 …
卷积层+全连接层有哪些缺陷？ - 知乎
2、从cnn的feature map进入全连接层前进行flatten操作，会丢失掉feature map的空间位置信息。 3、fc参数量多，头部较重，CNN权值共享，参数量较少。 4、CNN是稀疏连接，相邻的像素 …
在CNN中，特征图大小为1*1时，fc与Conv1*1的区别？ - 知乎
Conv1*1一般是用来做通道数扩张或者压缩的，SENet的话回答问题之前我去看了下论文，它那个计算通道权值的分支，首先过了一个全局池化网络，那特征图就变成了1*1那这样子用FC或 …
图像分类pretrain model最后fc层如何设置？ - 知乎
2018年5月13日 · 一般层数为2层( fc_size-label_size)，imagenet级别任务一般fc_size为4096级别，并且配合dropout使用，mnist任务级别一般fc_size 512左右，依次类推。 2，目前分类任务 …
为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归 …
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