← 全部标签

标签:全连接层

共 3 篇相关内容,按发布时间排列。

深度学习:1×1 卷积与全局平均池化 — 干掉全连接层的两个利器

理解 1×1 卷积的跨通道融合与降维能力、全局平均池化的空间压缩作用,以及两者配合彻底去除全连接层从而大幅减参、支持任意输入尺寸的原理

深度学习:大脑与神经网络 — 从生物神经元到深度神经网络

理解生物神经元与人工神经元的类比关系、神经网络的层次结构(输入层/隐藏层/输出层)、全连接层的含义,以及深度学习兴起的技术背景

深度学习:神经网络与矩阵计算 — 为什么 GPU 是深度学习的关键

理解神经网络中权重符号的命名规则、从逐神经元计算到矩阵乘法的转化过程、批量样本并行计算,以及 GPU 为何天然适合矩阵运算