全连接层的介绍
将多次卷积和池化后的图像展开进行全连接，如下图所示。
全连接层需要把输入拉成一个列项向量
比如你的输入的feature map是2X2，那么就需要把这个feature map 拉成4X1的列向量，如果你的feature map 的channels是3，也就是你的输入是3X2X2，也就是相当于有了12个像素点，你就需要把feature map 拉成12X1的列向量，这时候，再乘一个权重，这个权重要把12个像素点都包含进去，所以这个权重的矩阵形式应该是1X12,所以经过一个全连接层后的输出就是1X12X12X1=1X1，这时候需要看你的需要多少个1X1的神经元了，如果是3个的话，那么输出就是3X（1X12X12X1）=3X（1X1）.这个3在权重矩阵中代表3行，即每一行与输入相乘，得到一个输出。
全连接层的推导
全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。
全连接层的前向计算
下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W，最后加上一个偏置值b得到，即 。如下图中第一个全连接层，输入有50*4*4个神经元结点，输出有500个结点，则一共需要50*4*4*500=400000个权值参数W和500个偏置参数b。
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