1、全连接神经网络解析：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
2、全连接的神经网络示意图：
3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小。
❷ 卷积神经网络为什么最后接一个全连接层
在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（feature map）转化成（N*1）一维的一个向量
全连接的目的是什么呢？因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类（一般都是一个概率值），也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。
但是全连接的参数实在是太多了，你想这张图里就有20*12*12*100个参数，前面随便一层卷积，假设卷积核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以现在的趋势是尽量避免全连接，目前主流的一个方法是全局平均值。也就是最后那一层的feature map（最后一层卷积的输出结果），直接求平均值。有多少种分类就训练多少层，这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。
❸ 线性层和全连接层的区别
线性层和全连接层没有区别。线性层即全连接层。
全连接层，是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。
例如在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点，则该传输需要4096*25088个权值，需要耗很大的内存。
卷积神经网络的全连接层
在 CNN 结构中，经多个卷积层和池化层后，连接着1个或1个以上的全连接层。与 MLP 类似，全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接。全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息。为了提升 CNN 网络性能，全连接层每个神经元的激励函数一般采用 ReLU 函数。
最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出，可以采用 softmax 逻辑回归（softmax regression）进行分类，该层也可称为 softmax 层（softmax layer）。对于一个具体的分类任务，选择一个合适的损失函数是十分重要的，CNN 有几种常用的损失函数，各自都有不同的特点。通常，CNN 的全连接层与 MLP 结构一样，CNN 的训练算法也多采用BP算法。
❹ 全连接神经网络参数个数怎么计算
对n-1层和n层而言
n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
全连接是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小
❺ 什么是全连接神经网络怎么理解“全连接”
1、全连接神经网络解析：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
2、全连接的神经网络示意图：
3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小。
❻ 为什么全连接神经网络在图像识别中不如卷积神经网络
输入数据是n*n的像素矩阵，再使用全连接神经网络，那么参数的个数会是指数级的增长，需要训练的数据太多。
而CNN的话，可以通过共享同一个参数，来提取特定方向上的特征，所以训练量将比全连接神经网络小了很多。
❼ 34-卷积神经网络(Conv)
深度学习网络和普通神经网络的区别
全连接神经网络的缺点
卷积神经网络的错误率
卷积神经网络的发展历程
卷积神经网络的结构
结构特点：
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer，又叫下采样层)。
卷积过程
纠正：卷积层的过滤器，就是一个矩阵，里面的元素是对应扫描时每个像素点的权重
即：每个过滤器会产生一张feature map
0填充的两种方式
卷积核在提取特征映射时的动作称之为padding（零填充），由于移动步长不一定能整出整张图的像素宽度。其中有两种方式，SAME和VALID
彩色图片的卷积过程
由于彩色图片有3个通道，即3张表，所以filter需要分3次去分别观察，每次观察的结果直接相加作为最后的结果
过滤器的个数
有几个过滤器，就会生成几张表。eg：
对于[28, 28, 1]的图片，如果有32个过滤器，就会卷积的结果就为[28, 28, 32]，相当于图片被“拉长”了
观察结果大小的计算
面试可能考
注意：如果计算结果出现小数，需要结合情况具体考虑，而不是说直接四舍五入
卷积的api
在卷积神经网络中，主要使用Relu函数作为激活函数
即在这里使用relu函数去掉了像素中小于0的值
神经网络中为什么要使用激活函数
为什么使用relu而不再使用sigmoid函数？
api
卷积就是进行特征的提取，观察更加仔细，然而，观察仔细就意味着数据多，运算量增加，这就需要使用池化层以减少计算量
Pooling层主要的作用是特征提取，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参数数量。Pooling的方法很多，最常用的是Max Pooling。
池化层也有一个窗口大小（过滤器）
即：池化过程让图片变得更“窄”
即：卷积层使得图片变长，池化层使得图片变窄，所以经过卷积，图片越来越“细长”
api
池化中SAME的计算方式与卷积过程中SAME的计算方式一样。eg：
[None, 28, 28, 32]的数据，经过2x2，步长为2，padding为SAME的池化，变成了[None, 14, 14, 32]
分析：前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权。最后的全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
所以神经网络也相当于是一个特征选择的方式
❽ 全连接神经网络和传统bp网的区别
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一个是表示各层连接方式，一个表示训练方式。没有什么可比性。