總結來說，全連結層就是最後的分類器，將前面所擷取出來的特徵，經過權重的計算之後，來辨識出這個所輸入的圖像到底屬於哪一個分類。也許會有人好奇，這些權重怎麼來的?,2020年9月29日—全連接層FullyConnectedLayer.全連接層又稱密集層(DenseLayer)，其作用是用來進行分類。將卷積層與池化層輸出的特徵輸入到全連接層，通過調整權重及 ...,2023年1月11日—計算過程中，對輸入的乘法是通過對每個輸入的加權，得到的权重矩陣就是Dense層的權重矩陣。這些权重矩陣就是Dense層所學習的模型參數。這層的經典 ...,2019年9月5日—感想：最近在...
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