全连接解析
【摘要】
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到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现:对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积;而前层是卷...
- 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到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现:对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积;而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw的全局卷积,h和w分别为前层卷积结果的高和宽(注1)。
- 目前由于全连接层参数冗余(仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右),近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化(global average pooling,GAP)取代FC来融合学到的深度特征,最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。需要指出的是,用GAP替代FC的网络通常有较好的预测性能。具体案例可参见我们在ECCV'16(视频)表象性格分析竞赛中获得冠军的做法:「冠军之道」Apparent Personality Analysis竞赛经验分享 - 知乎专栏 ,project:
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