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全连接层

2024-05-12 21:58:32   16  举报

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全连接层是一种神经网络结构，通常位于卷积层或池化层之后，用于处理图像、文本等复杂数据的分类、识别等任务。该层中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连，形成全连接的结构。全连接层的输出通常通过softmax函数进行处理，得到各个类别的概率分布，从而实现对数据的分类或识别。在深度学习中，全连接层是非常重要的组成部分，可以处理各种复杂的数据。

神经网络全连接层

作者其他创作

大纲/内容

输入层Input

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隐含层Hidden Layer

输出层Output

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