神经网络：全连接层

假设全连接层有m个神经元

此时有n个输入

因为n个输入对每个神经元都有作用影响，而又是相互独立的，则可以通过误差E对单独每个权值ω的求导进行梯度下降更新权值ω，这样不同神经元对每个输入的加权ω不同，得到分类的能力

其中误差是由标签y和实际值y^作差得来的(E = y^ - y)，所以称之为有监督学习

 

如图，多个输入进入同一个神经元，但权值不同决定了输出不同，于是具有分类性能