哈哈哈,又到了讲段子的时间 准备好了吗? 今天要说的是CNN最后一层了,CNN入门就要讲完啦..... 先来一段官方的语言介绍全连接层(Fully Connected Layer) 全连接层常简称为 FC,它是可能会出现在 CNN 中的.一个比较特殊的结构:从名字就可以大概猜想到.FC 应该和普通层息息相关,事实上也正是如此.直观地说.FC 是连接卷积层和普通层的普通层,它将从父层(卷积层)那里得到的高维数据铺平以作为输入.进行一些非线性变换(用激活函数作用).然后将结果输进跟在它后面的各个普通…

原文地址:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590121601889191549&wfr=spider&for=pc 今天要说的是CNN最后一层了,CNN入门就要讲完啦..... 先来一段官方的语言介绍全连接层(Fully Connected Layer) 全连接层常简称为 FC,它是可能会出现在 CNN 中的.一个比较特殊的结构:从名字就可以大概猜想到.FC 应该和普通层息息相关,事实上也正是如此.直观地说.FC 是连接卷积层和普通层的普通层,它将从父层…

目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan…

原文:Mysql C语言API编程入门讲解 软件开发中我们经常要访问数据库,存取数据,之前已经有网友提出让鸡啄米讲讲数据库编程的知识,本文就详细讲解如何使用Mysql的C语言API进行数据库编程.  API,全称Application Programming Interfaces,即应用程序编程接口,我们可以调用这些接口,执行API函数提供的功能.  Mysql C语言API就是用C语言编写的Mysql编程接口,使用这些接口函数可以实现对Mysql数据库的查询等操作.  Mysql的安装  要进…

CSS入门讲解 HTML人+CSS衣服+JS动作=>DHTML CSS: 层叠样式表 CSS2.0 和 CSS3.0 版本,目前学习CSS2, CSS3只是多了一些样式出来而已 CSS 干啥用的 一句话:CSS 能控制,你这个页面 长什么样子. 就比如 一个光着身子的人,给他什么衣服,什么发型,七七八八的. 你可以将内容和格式分离. 你可以以前所未有的能力控制页面布局. 你可以制作体积更小下载更快的网页.安全 你可以将许多网页同时更新,比以前快更容易. 5. 浏览器将成为你更友好的界面 Web…

在线演示 本地下载 ​这篇文章中,介绍HTML5游戏引擎pixi.js的基本使用. 相关代码如下: Javascript 导入类库:(使用极客的cdn服务:http://cdn.gbtags.com) <scripttype="text/javascript"src="http://cdn.gbtags.com/pixi.js/1.6.1/pixi.js"></script> 引擎使用: .... .... 阅读原文:HTML5游戏开发引擎P…

上一课,大家知道,手机详细模板我们没有写出来,使用的是一个占位模板. 这一课,我们先实现手机详细信息视图,这个视图会在用户点击手机列表中的一部手机时被显示出来. 为了实现手机详细信息视图,我们将会使用$http来获取数据. 以下json对象就是手机详细的信息,我们会在手机详细信息视图中显示这些数据. { "additionalFeatures": "Contour Display, Near Field Communications (NFC),...", &quo…

poj2104 k-th number 主席树入门讲解 定义:主席树是一种可持久化的线段树 又叫函数式线段树   刚开始学是不是觉得很蒙逼啊 其实我也是 主席树说简单了 就是 保留你每一步操作完成之后的线段树 然后有可加减性 也就是说你每添加的一个点的那棵树都给你保留下来了 呃 ... 这么说好像还是有点生涩 那么就拿poj2104来举例子吧 慢慢讲我觉得会很好的 题意就是给你一个100000长度的数字 然后100000次询问［L,R］之间第k大的数字是多少 这个很容易看出来 暴力根本不可以 黑…

在之前的学习中,没有认真了解卷积神经网络,由于一些原因需要使用CNN来做图像分类,开始学习了卷积神经网络,参考了一些资料并做了这份记录 为什么要用卷积神经网络 在图像处理中,往往把图像表示为像素的向量,比如一个1000×1000的图像,可以表示为一个1000000的向量.如果使用全连接层来进行处理的话,假设隐含层于输入层数量一样,那么从输入层到隐含层的参数数量为1000000×1000000=10^12.这个数据是巨大的. 并且对于复杂的图像的处理,往往会使用深度学习模型,然而多隐含层神经网络难…

CNN学习笔记:全连接层 全连接层 全连接层在整个网络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到的特征表示映射到样本的标记空间的作用. 一段来自知乎的通俗理解: 从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”.卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核).池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好. 全连接相…