2018年2月27日
卷积神经网络学习笔记与心得（5）全连接层
摘要： 经过若干层卷积和池化后，图片的维度会越来越小，数量会越来越多，最终进入全连接层并分类输出（传统的神经网络）。由于全连接层会有大量的连接权值，模型过拟合的可能性会增加。对此，研究者提出过稀疏连接和Dropout等方法，降低过拟合的可能性。 Dropout是一种简单且有效的防止过拟合的方法。它用于训练阶 阅读全文
posted @ 2018-02-27 14:29 bubingy 阅读(1111) 评论(0) 推荐(0) 编辑