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Deep learning 什么是完全卷积层?_Deep Learning_Convolution - Fatal编程技术网

Deep learning 什么是完全卷积层?

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什么是完全卷积的AIONL层?我的意思是,为什么它是完全的?我对书中的措辞感到很困惑


是因为他们从不使用完全连接的层吗是因为图2中描述的“卷积电离”获得的卷积层的内核覆盖了整个输入区域吗?

您是否看到此图像中的最后一部分“完全连接”在完全卷积网络中,我们删除了此部分。但是,既然我们已经有了许多具有大激活图的通道,那么如何进行分类呢

在您提到的示例中,他们进行上采样,其成本函数是测量重新解释的图像(上采样)与地面真实值之间的误差

所以为什么它被称为完全卷积,因为它只是卷积。空间特征提取


这个短语来自“完全连接层”和“卷积层”的混合。您可以将其视为作用于图像子区域的完全连接层。然后,不是为整个图像获取单个输出特征向量,而是获取一组向量,每个向量对应于其相应的图像部分。向量形成以生成映射,这让人想起卷积特征映射。

我投票结束这个问题,因为它不是(直接)关于编程,而是关于机器学习中的术语。这可能是@MSalters上的主题谢谢您的反馈。但是很少有人已经回答了。我不能删除它,可以吗?它不是完全卷积层,它是一个完全卷积的网络。