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如果你是搞AI算法的同学#xff0c;相信你在很多地方都见过全连接层。
无论是处理图片的卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;#xff0c;还是处理文本的自然语言处理#xff08;NLP#xff09;网络#xff0c;在网络的结尾做分类…大家好啊我是董董灿。
如果你是搞AI算法的同学相信你在很多地方都见过全连接层。
无论是处理图片的卷积神经网络CNN还是处理文本的自然语言处理NLP网络在网络的结尾做分类的时候总是会出现一个全连接层。
那么到底什么是全连接层这一层在神经网络中有什么作用以及它和矩阵乘法、卷积运算有什么关系呢 在阅读之前建议先了解一个预备知识。
卷积也好矩阵乘法也好其目的都是为了完成神经网络中的特征融合这是其本质。
神经网络的运算也是为了更好的完成输入数据的特征提取和融合从而识别一张图片、一个句子。
就好像我们记住一个人一样记住的不是他的全部而是他的特征。 1、什么是全连接层
全连接层Fully Connected Layer有时也被叫作密集层Dense Layer。
之所以这么叫是因为这一层的每个神经元都与前一层的每个神经元连接在一起形成了一个全连接的网络结构如下所示每个笑脸都与前一层的所有笑脸相连。 这种全连接的方式与卷积和池化不同卷积和池化是通过固定大小的卷积核或池化窗口在输入上移动以便有效地捕捉局部特征。
因此全连接强调了这一层中的神经元与前一层中的所有神经元之间的连接与卷积和池化层的局部连接方式形成对比。 2、全连接有什么作用
既然是所有神经元的全部连接说明它可以捕获到前面所有的特征经过运算就可以更加有效、完备的融合所有特征。
使得神经网络最终看到的特征是个全局特征一只猫而不是局部特征眼睛或者鼻子。
有一个蚂蚁开会的比喻来比喻全连接层比较形象。 假设你是一只蚂蚁你的任务是找小面包。这时候你的视野比较窄只能看到很小一片区域也就只能看到一个大面包的部分。 当你找到一片面包之后你根本不知道你找到的是不是全部的面包所以你们所有的蚂蚁开了个会互相把自己找到的面包的信息分享出来通过开会分享最终你们确认哦你们找到了一个大面包。 上面说的蚂蚁开会的过程就是全连接这也是为什么全连接需要把所有的节点都连接起来尽可能的完成所有节点的信息共享。
说到这大概就能理解全连接的作用了吧那就是可以完成全部特征的融合。 3、全连接和卷积以及矩阵乘的关系
单纯从数学运算上来看全连接就是矩阵运算关于矩阵运算的本质这里说的更清晰一些5分钟搞懂矩阵乘法的本质。
全连接和卷积的区别除了上面说的前者是全局视野卷积是局部视野之外还有一个很重要的联系那就是如果卷积的卷积核变为1x1那么相当于卷积核的每一个像素都与输入图片的每一个像素相关联此时1x1的卷积也就变成了矩阵乘了。 全连接一般放在一个神经网络的最后用来做分类。
假设神经网络前面很多层学到了1000个特征那么最后一层全连接就可以把这1000个特征进行全部融合融合之后就可以知道这张图片是一只狗或者这个句子说的是“我爱学习”了。
