machine-learning - 全连接层的使用
问题描述
关于全连接层，我读到前一层的每个神经元都连接到下一层。但是..它有什么帮助？
一般来说，全连接层的目标是什么？
谢谢！
解决方案
如果任何层中的所有神经元都与前一层和下一层（如果存在）中的任何神经元相连，那么在学习（改变工资）期间，神经网络能够处理任何工资。如果某些连接不存在，则学习过程无法使用该连接。人类在学习时也是如此。然后在神经元之间建立新的连接。最好有更多的连接。这是关于学习的可能性，因为这些神经元之间的工资甚至可以修改为零。
但有时也有不完全连接层的神经网络，但它在解决不同问题时也有重要用途。