全连接层分类的原理

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了全连接层分类的原理相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

全连接层就是把前面经过卷积、激励、池化后的图像元素一个接一个串联在一起，作为判决的投票值，最终得出判决结果。下面的一组图是大神的可视化讲解：

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组成卷积神经网络，通过特征提取和学习得到标签的置信值，最终得出分类结果。

以上是关于全连接层分类的原理的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

神经网络的全连接层

Tensorflow--MNIST简单全连接层分类

全连接层提速

CNN——全连接层 dense/FC

“要进行任何分类或回归，我们需要全连接层作为输出层”

卷积层池化层和全连接层 区别和作用