在深度神经网络中真的需要完全连接的层吗？

Question

我的意思是问我能否拥有一个神经网络分类器，其中有大量的层没有完全连接的层？

Answer 1

是的，您可以创建一个完全卷积分类器，例如SqueezeNet。

基本工作原理是在网络末端插入带有C输出通道的卷积层，其中C是类的数量。然后继续应用全局平均池，它将生成一个C元素的一维向量（独立于输入要素图宽度/高度），并且可以将softmax函数应用于该向量以生成输出类概率。