深度学习中多层全连接层的作用
全连接层参数特多（可占整个网络参数80%左右）那么全连接层对模型影响参数就是三个：1，全接解层的总层数（长度）2，单个全连接层的神经元数（宽度）3，激活函数首先我们要明白激活函数的作用是：增加模型的非线性表达能力参考文献深入理解卷积层，全连接层的作用意义https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/8...
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全连接层参数特多（可占整个网络参数80%左右）
那么全连接层对模型影响参数就是三个：
- 1，全接解层的总层数（长度）
- 2，单个全连接层的神经元数（宽度）
- 3，激活函数
首先我们要明白激活函数的作用是：
增加模型的非线性表达能力
参考文献
深入理解卷积层，全连接层的作用意义
https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/80904580
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