全连接层的作用?

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答：在CNN结构中，经多个卷积层和池化层后，连接着1个或1个以上的全连接层．与MLP类似，全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行中全连接.全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息．为了提升 CNN网络性能，全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出，可以采用softmax逻辑回归（softmax regression）进行 分 类，该层也可 称为 softmax层（softmax layer）．

 

对于一个具体的分类任务，选择一个合适的损失函数是十分重要的，CNN几种常用的损失函数并分析了它们各自的特点．通 常，CNN的全连接层与MLP 结构一样，CNN的训练算法也多采用BP算法。